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1、rpart包的rpart函数Iris数据集library(rpart)#加载rpart包head(iris)#看看iris数据集里有哪些变量iris以鸢尾花的特征作为数据来源，数据集包含150个数据，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性分别是花萼长度、花萼宽带、花瓣长度、花瓣宽度用gini度量纯度iris.rp1=rpart(Species~.,data=iris,method="class",parms=list(split="gini"))#rpart(formula,data,method,parms,...)得到决策树对象，其中（1）formula是回归方程的形式
2、，y~x1+x2+…，iris一共有5个变量，因变量是Species,自变量是其余四个变量，所以formula可以省略为Species~.（2）data是所要学习的数据集（3）method根据因变量的数据类型有如下几种选择：anova（连续型），poisson（计数型），class（离散型），exp（生存型），因为我们的因变量是花的种类，属于离散型，所以method选择class（4）parms可以设置纯度的度量方法，有gini（默认）和information（信息增益）两种。plot(iris.rp1,uniform=T,branch=0,margin=0.1,main="Cla
3、ssificationTreeIrisSpeciesbyPetalandSepalLength")#plot的对象是由rpart得到的决策树对象，可以把这课决策树画出来，其中（1）uniform可取T，F两个值，T表示图形在空间上均匀分配（2）branch刻画分支的形状，取值在0和1之间，branch=0是倒v型，branch=1是直角型，而当branch属于（0,1）时是梯形（3）margin刻画图的大小，margin越大，决策树越小，上述三幅图的margin=0.1，而当margin=1时，决策树变小了（4）main是图的标题，其中“”是换行的意思text(iris.r
4、p1,use.n=T,fancy=T,col="blue")text(iris.rp1,use.n=T,fancy=F,col="blue")（1）use.n=T，在每个节点处都会显示落在该节点的观测个数和对应的分类，use.n=F时就不显示观测个数了。（2）fancy=T、F的区别见上图（3）col=“blue”就是写在树上的信息的颜色。还有另一种画图函数library(rpart.plot)rpart.plot(iris.rp1,branch=0,branch.type=2,type=1,extra=1,shadow.col="gray",box.col="green",bor
5、der.col="blue",split.col="red",main="决策树")rpart.plot(iris.rp1,branch=0,branch.type=0,type=1,extra=1,shadow.col="gray",box.col="green",border.col="blue",split.col="red",main="决策树")（1）branch.type是分支的形状参数，branch.type=0时画出来的分支跟plot里的一样，就是一条线，而当branch.type=2时，分支的宽度是数据的标准差，branch.type=1时，是方差（2）type：
6、type=0只对叶子节点画圆圈。type=1对根节点和叶子节点画圆圈，分裂属性的值会写在节点框的上面。type=2时跟type=1近似，但分裂属性的值会写在节点框的下面。type=3时每个根节点左右分支对应的属性的取值范围都标出来了（之前那些都只标了左分支的属性取值），并且只对叶子节点画圆圈。type=4时，跟type=3近似，但对叶子节点和根节点都画圆圈。（1）extra是表示在节点处显示的额外信息的种类。当extra=0（缺省值）时，无额外信息。当extra=1，在节点处会显示落在该节点的观测个数和对应的分类（如上图）。当extra=2，在节点处会显示（在该点分类正确的个数/落
7、在该节点的观测个数）。（1）shadow.col="gray",box.col="green",border.col="blue",split.col="red"分别是决策树中节点框的阴影颜色、填充颜色、边框颜色、和分类属性的颜色用信息增益度量纯度iris.rp2=rpart(Species~.,data=iris,method="class",parms=list(split="information"))plot(iris.rp2,uniform=T,branch
