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我想做一些响应变量来预测我的预测变量，其中响应变量里有连续型变量和分类变量，我按照《R语言实战》书中用经典决策树分析的方法对我的数据进行分析，结果不理想， 因为它书中的例子用rpart做的时候，他的响应变量都是分类变量，我的是既有分类又有连续型变量，这会有影响吗？ 然后我选择我来cp=1时候的模型最好~
附上我的代码和一部分数据

  1. library(rpart)
  2. set.seed(1234)
  3. dtree <- rpart(X16 ~ ., data = crx.train,method="class",parms = list(split="information"))
  4. dtree$cptable
  5. plotcp(dtree)

  7. #结果#
  8. dtree$cptable
  9. CP nsplitrel error xerror xstd
  10. 1 0.62679426 0 1.00000000 1.0000000 0.05095591
  11. 2 0.22966507 1 0.37320574 0.7655502 0.04879034
  12. 3 0.05263158 2 0.14354067 0.5358852 0.04399610
  13. 4 0.02870813 3 0.09090909 0.5311005 0.04386268
  14. 5 0.01000000 5 0.03349282 0.5311005 0.04386268
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