你所建立的合理模型中是否有变量具有较强的非线性特征？若有，请采用非线性或者非参数方法进一步改进模型。R语言代码决策树

在建立模型时，我们通常会面临处理非线性数据的情况。这时可以采用非线性或非参数方法来改进模型。其中，决策树是一种非线性方法，可以用于分类或回归问题。

以下是使用R语言建立决策树模型的代码示例：

首先，我们需要导入数据集，并将其分为训练集和测试集：

library(caTools)
set.seed(123)
split = sample.split(data$target, SplitRatio = 0.7)
train = subset(data, split == TRUE)
test = subset(data, split == FALSE)

然后，我们可以使用rpart包来建立决策树模型，其中formula参数为目标变量与自变量之间的关系式。在这个示例中，我们使用“target ~ .”来表示使用所有的自变量来预测目标变量。

library(rpart)
model = rpart(formula = target ~ ., data = train)

接下来，我们可以使用plot函数来可视化决策树模型：

plot(model)
text(model)

最后，我们可以使用predict函数来对测试集进行预测，并计算准确率：

pred = predict(model, newdata = test)
accuracy = mean(pred == test$target)

以上就是使用R语言建立决策树模型的代码示例。需要注意的是，在实际应用中，我们需要根据具体数据情况来选择合适的非线性或非参数方法来改进模型。