rm(list = ls())
library(dplyr)
library(rpart)
df <-read.csv("/data/bigfiles/iris.csv")
df <- df %>% as_tibble()
使用rpart函数,对df数据框建立决策树模型
使用sepal_length和sepal_width作为模型输入,species作为输出
控制cp值为0.05
model <-
print(model$cptable[nrow(model$cptable), 'CP'])