R构建决策树模型实战
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R语言使用rpart包构建决策树模型选择合适的树大小(复杂度)检查决策树对象的cptable内容（树的大小由分裂次数定义预测误差）使用plotcp函数可视化决策树复杂度参数与交叉验证错误的关系
R语言构建决策树模型（decision tree）并可视化决策树：自定义函数计算对数似然自定义函数计算模型的分类效能（accurayF1偏差Deviance）使用pander包美化界面输出内容
R语言构建决策树模型的算法步骤和流程（decision tree algorithm tree build process or steps）