决策树是 一种监督学习算法 能够 用于回归和 分类 问题。它 作品 对于分类和连续输入和输出变量。当一个子节点分裂成更多的子节点时，它 是 称为 决定 节点。
同样，您如何在 R 中实现决策树？
- 第一步：导入数据。
- 第 2 步：清理数据集。
- 第 3 步：创建训练/测试集。
- 第 4 步：构建模型。
- 第 5 步：进行预测。
- 第 6 步：衡量绩效。
- 第 7 步：调整超参数。
此外，决策树是如何工作的？ 决策树 建造 分类 或回归模型的形式 树 结构体。它将数据集分解为越来越小的子集，同时关联的 决策树 是逐步发展的。最终结果是 树 和 决定 节点和叶节点。
在这方面，哪个包用于为 R 中的给定数据集创建决策树？
电阻 已 包裹 哪个是 用于创建 并形象化 决策树.对于新 放 的预测变量，我们 用 这个模型达到一个 决定 在类别（是/否，垃圾邮件/非垃圾邮件）上 数据.这 R包 “党”是 用于创建决策树.
Rpart 如何在 R 中工作？
这 部分 算法 作品 通过递归拆分数据集，这意味着拆分产生的子集将进一步拆分，直到达到预定的终止标准。
