rpart包里面的parms参数怎么理解？

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parms参数中说如果选用的是“分类”的方法，参数就是分别指的是：先验概率，损失矩阵以及分类纯度；（1）cart算法里面，感觉没有什么是关于先验概率的，这个先验概率指的是什么？是二叉树分到yes和no的概率吗？
（2）其次损失矩阵，是指的cost吗？这个设置与决策树最后的分类结果又什么作用？
（3）分类纯度，是指的什么？是计算GINI系数中P吗？
这三个概念不是很清楚？看了cart算法的计算原理也不是太懂呢？

[p=192, null, left]用来设置三个参数

[p=183, null, left]:

[p=192, null, left]先验概率

[p=192, null, left]、

[p=192, null, left]损失矩

[p=179, null, left]阵

[p=179, null, left]、

[p=179, null, left]分类纯度的度量方法

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关键词：rpart parms PART Arms ART

fit <- rpart(Kyphosis~Age + Number + Start,  
             data=kyphosis, method="class",control=ct,  
             parms = list(prior = c(0.65,0.35), split = "information"));  

该函数的帮助文档中显示，函数的理论基础来自：
Breiman L., Friedman J. H., Olshen R. A., and Stone, C. J. (1984) Classification and Regression Trees. Wadsworth.

百度上可以找到相关资源，书上有最详细准确的解答。