如何用r语言建立决策树模型

要使用R语言建立决策树模型，需要使用R中的决策树算法包，比如rpart或party。

以下是一个用rpart包建立决策树模型的示例：

1. 导入数据

data(iris)

2. 准备数据

train_data <- iris[, -5]
train_label <- iris$Species

3. 建立模型

library(rpart)

model <- rpart(Species ~ ., data = iris, method = "class")

4. 预测

predict(model, newdata = test_data, type = "class")

其中，rpart函数中的参数Species ~ .表示使用所有的特征来建立决策树模型；method="class"表示使用分类算法。

需要注意的是，以上只是建立决策树模型的基本步骤，具体的参数设置和调整还需要根据具体的数据集和问题进行调整和优化。