使用R语言rpart包构建树回归模型：基于前列腺(prostate)数据集

使用R语言rpart包构建树回归模型：基于前列腺(prostate)数据集

引言：
树回归模型是一种基于决策树的预测模型，可用于连续目标变量的预测。在本文中，我们将使用R语言中的rpart包来构建一个树回归模型，以预测前列腺癌患者的生存期。我们将使用经典的前列腺(prostate)数据集进行演示和实践。

前列腺(prostate)数据集：
前列腺(prostate)数据集是一个常用的公开数据集，用于研究前列腺癌的临床特征和预后指标。它包含了与前列腺癌患者相关的一些基本特征和临床信息，如年龄、血清前列腺特异性抗原（PSA）水平、前列腺体积、癌症分级等。

数据集的导入和探索：
首先，我们需要导入rpart包，并加载前列腺数据集。

# 导入rpart包
library(rpart)

# 加载前列腺数据集
data(prostate)

数据集的预处理：
在构建模型之前，我们需要对数据集进行预处理，确保数据的质量和一致性。通常，数据预处理包括缺失值的处理、变量的转换、异常值的检测和处理等。在本文中，我们将简化这些步骤，并假设数据集已经是完整且符合要求的。

构建树回归模型：
现在，我们可以开始构建树回归模型。我们使用rpart函数来训练模型࿰