CART算法详解：基于rpart包的分类与回归树图

"这篇文档介绍了R语言中分类与回归树（CART）的使用，以及如何使用rpart包绘制分类树。CART是一种递归分割技术，用于最大化因变量组间的差异。rpart()函数是实现CART算法的工具，而plot.rpart()则用于绘制树图。此外，文档提到了一个名为kyphosis的数据集，用于创建简单的分类树实例。文档还涉及了现代统计图形的相关内容，并包含了关于电子书版权和创作共享许可的说明。" 在R语言中，分类与回归树（CART）是一种广泛使用的机器学习方法，它可以处理分类和连续型的因变量。CART算法通过不断地将数据集分割成子集来构建决策树，目标是找到最优的分割方式，使得每个子集内部的纯度或差异性达到最大。这一过程会持续到满足预设的停止条件，如最小样本数、节点纯度阈值等。 rpart包提供了CART的实现，其核心函数rpart()可以用于拟合分类和回归树模型。这个函数返回的对象可以被plot()函数处理，而plot.rpart()是专门为rpart对象定制的绘图函数。在使用plot.rpart()时，用户可以调整多个参数来控制树的可视化效果，如uniform参数控制节点间距离，branch参数影响树枝形状，compress参数用于压缩图形的横向空间。 在文档示例中，使用了kyphosis数据集构建了一个简单的分类树，该数据集包含脊椎矫正手术的结果，目标是预测术后是否存在脊柱侧弯。通过rpart()函数拟合模型并用plot.rpart()绘制出决策树，可以帮助理解手术结果与各种因素之间的关系。 此外，文档还讨论了电子书的版权问题，采用Creative Commons的署名-非商业性使用-相同方式共享2.5中国大陆许可证，鼓励读者自由地分享和使用，但需遵守署名、非商业和相同许可的条件。 这篇文档涵盖了CART算法在R语言中的应用，以及相关绘图技巧，同时还涉及了开放源代码和知识分享的精神。对于R语言使用者来说，它是学习和实践CART模型的一个宝贵资源。