R rpart 递归分区和回归树

a formula ，有响应但没有交互项。如果这是一个 DataFrame ，则将其视为模型框(参见model.frame).

一个可选 DataFrame ，用于解释公式中命名的变量。

可选 shell 重量。

可选表达式表示仅应在拟合中使用数据行的子集。

默认操作会删除所有缺少 y 的观测值，但保留缺少一个或多个预测变量的观测值。

"anova" 、 "poisson" 、 "class" 或 "exp" 之一。如果 method 丢失，则例程会尝试进行智能猜测。如果y是生存对象，则假定method = "exp"，如果y有2列，则假定method = "poisson"，如果y是一个因子，则假定method = "class"，否则假定method = "anova" 。最明智的做法是直接指定该方法，特别是将来可能会向该函数添加更多标准。

或者，method可以是名为的函数列表init,split和eval。文件中给出了示例‘测试/usersplits.R”在来源中，以及在小插图“用户编写的分割函数”中。

如果符合逻辑：在结果中保留模型框架的副本？如果 model 的输入值是模型框架(可能来自之前对 rpart 函数的调用)，则使用此框架而不是构造新数据。

在结果中保留 x 矩阵的副本。

在结果中保留因变量的副本。如果丢失并且提供了model，则默认为FALSE。

分割函数的可选参数。
方差分析没有参数。
泊松分裂有一个参数，即速率先验分布的变异系数。默认值为 1。
指数分裂具有与泊松相同的参数。
对于分类分割，列表可以包含以下任意项： 先验概率向量(分量prior)，损失矩阵(分量loss)或分裂索引(分量split)。先验必须为正且总和为 1。损失矩阵的对角线上必须为零，非对角线元素必须为正。分裂索引可以是gini或者information。默认先验与数据计数成正比，损失默认为 1，分割默认为gini.

控制 rpart 算法细节的选项列表。请参阅rpart.control。

非负成本向量，模型中的每个变量都有一个非负成本向量。所有变量默认为 1。这些是考虑分割时要应用的缩放比例，因此变量分割的改进除以其成本来决定选择哪个分割。

rpart.control 的参数也可以在 rpart 的调用中指定。它们根据有效参数列表进行检查。