r语言 建立决策树 method ="poisson" 请问怎么进行预测

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现在有两个数据集1和2，数据集1是我没用来建立决策树模型的数据，数据集是2是我们要预测的，数据集1和2都来自于一个大的数据集，其中数据集2有一列被删除了，希望通过模型预测出这一列

tree1 <- rpart ( cbind ( Exposure,ClaimNb ) ~ ,
                 method ="poisson"）

数据集2中其他数据没有删除，把ClaimNb删除了

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关键词：poisson Method son 决策树 R语言

调用predict(tree1, data, *args)
以下内容来自predict.rpart文档，键入??predict.rpart进行查看

fit <- rpart(Kyphosis ~ Age + Number + Start, data = kyphosis)
predict(fit, type = "prob")   # class probabilities (default)
predict(fit, type = "vector") # level numbers
predict(fit, type = "class")  # factor
predict(fit, type = "matrix") # level number, class frequencies, probabilities

用predict函数就行了，楼上说得挺清楚的。