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R语言使用rpart包构建决策树模型、使用prune函数进行树的剪枝、使用10折交叉验证选择预测误差最低的树来预防过拟合、plotcp可视化决策树复杂度、rpart.plot包可视化最终决策树、使用table函数计算混淆矩阵评估分类模型性能
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