R语言，决策树回归

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#交叉验证MSE=rep(0,Z)for(i in 1:Z){  m=mm[[i]]  M=mean((w[m,D]-mean(w[m,D]))^2)  a=rpart(y~.,w[-m,])  MSE[i]=mean((w[m,D]-predict(a,w[m,]))^2/M) }决策树画出来后，进行交叉验证时提示一个变数的长度不对，但检查了无缺失值

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关键词：R语言 决策树 predict rpart mean