使用R语言查看模型每个分区的cp值

使用R语言查看模型每个分区的cp值

在R语言中，我们可以使用rpart包来构建决策树模型，并使用printcp()函数来查看每个分区的cp值。cp值是评估决策树模型复杂度的指标，它衡量了在保持预测准确性的同时，增加模型复杂度的成本。

下面是一个示例，展示了如何使用R语言查看模型每个分区的cp值：

# 导入rpart包
library(rpart)

# 构建决策树模型
model <- rpart(Species ~ ., data = iris)

# 打印每个分区的cp值
printcp(model)

在上述代码中，我们首先导入了rpart包，并使用rpart()函数构建了一个决策树模型。这里使用了经典的鸢尾花数据集iris，预测目标是Species。

然后，我们使用printcp()函数打印了每个分区的cp值。该函数会输出一个表格，其中包含了每个分区的cp值、分区的节点数、树的深度等信息。

运行上述代码后，你将看到类似如下的输出结果：

Classification tree:
rpart(formula = Species ~ ., data = iris)

Variables actually used in tree construction:
[1] Petal.Length Petal.Width 

Root node error: 100/150 = 0