QAQ决策树分析问题~

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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 crx.zip (671 Bytes) 本附件包括：

• crx.csv

2018-11-12 19:11:07 上传

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)
   
6. 
   
7. #结果#
   
8. dtree$cptable
   
9.           CP nsplit  rel 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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关键词：分析问题 决策树 Library 连续型变量 rpart

应该和数据类型关系不大