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我在学习分类回归树的时候，利用了R里面的rpart包。里面有些关键的结果值就是不知道怎么计算出来的。
例如：
rpart(formula = factor(class1) ~ income + area, data = mowing,
    control = rpart.control(cp = 0.005))
  n= 24
     CP nsplit rel error    xerror      xstd
1 0.500      0       1.0 1.6666667 0.1521452
2 0.005      1       0.5 0.9166667 0.2034141
像CP,error 我找了很多参考资料也不能解决。对于回归树，我知道是怎么计算的，但对分类树不知道。非常希望得到指教。帮忙看下一下。盼望的答复！
qq:270469905.
msn:springliudz@hotmail.com
mail:springliudz@126.com

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关键词：求帮助 control hotmail Formula Contro 恳求

可以查看R列出的那些参考文献！

分类树，又叫决策树，主要利用信息论里面熵的概念。通过不同的分类比较不同类熵的增益来判别。

从信息论知识中我们直到，期望信息越小，信息增益越大，从而纯度越高。所以ID3算法的核心思想就是以信息增益度量属性选择，选择分裂后信息增益最大的属性进行分裂。下面先定义几个要用到的概念。