R语言内置的plot函数如何绘制森林图？请举例代码说明：基于Logistic回归构建的二分类预测模型，自变量为label，因变量中，x1、x2、x3为因子型分类数据，x4为连续数据，x5为因子型多分类数据。

R语言中的`plot()`函数通常用于简单图形的绘制，对于绘制森林图（也称为决策树或多分支图），我们更常用的是`ggplot2`包，它提供了`geom_tree()`函数来创建这种图表。如果你想要基于Logistic回归模型展示各因素对预测的影响，首先需要安装并加载`ggfortify`包，以便从模型对象生成数据。

假设你已经有了一个名为`model`的逻辑回归模型，其中包含因子变量`x1`, `x2`, `x3`和连续变量`x4`，以及多分类变量`x5`。这里是一个基本的例子：

# 首先安装并加载必要的库
install.packages("ggfortify") # 如果还未安装
library(ggfortify)
library(ggplot2)

# 假设模型已经训练好并保存在model对象中
# 例如使用glm()函数构建Logistic回归模型
# model <- glm(y ~ x1 + x2 + x3 + x4 + factor(x5), data = your_data, family = binomial())

# 使用ggfortify将模型结果转换为适合ggplot的数据框
df_plot <- autoplot(model) 

# 然后可以使用geom_tree()函数绘制森林图
forest_plot <- ggplot(df_plot, aes(xvar = predict(model))) +
  geom_tree(node_label = "variable", node_color = "factor(x1)", fill = "gray70") +
  geom_tree(aes(color = factor(x2)), direction = -1) +
  geom_tree(aes(fill = factor(x3)), branch.color = "black") +
  geom_point(aes(size = x4), color = "red") +
  scale_fill_brewer(palette = "Set1") +
  facet_wrap(~ factor(x5)) +
  theme_minimal()

# 显示森林图
forest_plot

在这个例子中，`autoplot()`将模型转换成一个方便处理的数据结构，然后通过`geom_tree()`分别添加每个变量的影响路径，颜色、填充和大小表示了各自特征。`facet_wrap()`用于针对`x5`的不同类别展示多个独立的森林图。