R語言_rpart包和party包的簡單比較

決策樹模型 是一種簡單易用的非參數分類器。它不需要對數據有任何的先驗假設，計算速度較快，結果容易解釋，而且穩健性強，不怕噪聲數據和缺失數據。決策樹模型的基本計算步驟如下：先從n個自變量中挑選一個，尋找最佳分割點，將數據劃分爲兩組。針對分組後數據，將上述步驟重複下去，直到滿足某種條件。 在決策樹建模中需要解決的重要問題有三個： 如何選擇自變量 如何選擇分割點 確定停止劃分的條件 在 R語言 中關於決

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