R语言rpart包树回归模型构建：基于前列腺数据集

R语言rpart包树回归模型构建：基于前列腺数据集

在本篇文章中，我们将探讨如何使用R语言中的rpart包构建树回归模型。我们将以前列腺（prostate）数据集为例，展示如何使用rpart包来建立一个预测前列腺癌症患者生存时间的模型。

1. 数据集介绍

前列腺数据集是rpart包自带的一个示例数据集，包含了来自美国患有前列腺癌症的97名患者的相关信息。该数据集包含了9个变量，其中包括了患者的年龄、前列腺特异性抗原（PSA）水平、前列腺癌症的严重程度（Gleason分数）以及患者是否接受了手术治疗等信息。我们的目标是根据这些变量来预测患者的生存时间。

2. 加载数据集

首先，我们需要加载前列腺数据集。在R中，可以使用以下命令加载数据集：

data(prostate)

加载完成后，我们可以使用head()函数来查看数据集的前几行，以了解数据的结构和变量类型：

head(prostate)

3. 数据预处理

在构建模型之前，我们需要对数据进行预处理。这包括处理缺失值、转换变量类型等。在这个例子中，数据集已经很干净，没有缺失值，所以我们可以直接进行模型构建。

4. 构建树回归模型

接下来，我们将使用rpart包来构建树回归模型。树回归是一种非常直