r语言决策树参数设置

决策树算法在R语言中有多个包可以实现，例如rpart、party和tree等。这里以rpart包为例介绍决策树参数设置。

在rpart包中，可以使用rpart()函数来构建决策树模型。该函数有多个参数可以设置，以下是一些常用的参数及其含义：

- formula：公式，用于指定响应变量和预测变量之间的关系。
- data：数据集，包含响应变量和预测变量。
- method：决策树算法，可以是“class”（分类树）或“anova”（回归树）。
- control：控制参数，包括cp（剪枝参数）、minsplit（最小分割数）、minbucket（最小叶子节点样本数）等。
- parms：其他参数，包括split（分割规则）、surrogate（代理分割规则）等。

以下是一个使用rpart包构建决策树模型的例子，其中设置了一些常用的参数：

library(rpart)
# 构建决策树模型
fit <- rpart(Species ~ ., data = iris, method = "class",
             control = rpart.control(cp = 0.01, minsplit = 20, minbucket = 10))
# 输出决策树模型
printcp(fit)
plot(fit)
text(fit)

在上面的例子中，使用iris数据集构建了一个分类树模型，响应变量为Species，预测变量为其他所有变量。设置了cp参数为0.01，表示使用代价复杂度剪枝法进行剪枝；minsplit参数为20，表示每个节点至少包含20个样本；minbucket参数为10，表示每个叶子节点至少包含10个样本。