R rpart 遞歸分區和回歸樹

a formula ，有響應但沒有交互項。如果這是一個 DataFrame ，則將其視為模型框(參見model.frame).

一個可選 DataFrame ，用於解釋公式中命名的變量。

可選 shell 重量。

可選表達式表示僅應在擬合中使用數據行的子集。

默認操作會刪除所有缺少 y 的觀測值，但保留缺少一個或多個預測變量的觀測值。

"anova" 、 "poisson" 、 "class" 或 "exp" 之一。如果 method 丟失，則例程會嘗試進行智能猜測。如果y是生存對象，則假定method = "exp"，如果y有2列，則假定method = "poisson"，如果y是一個因子，則假定method = "class"，否則假定method = "anova" 。最明智的做法是直接指定該方法，特別是將來可能會向該函數添加更多標準。

或者，method可以是名為的函數列表init,split和eval。文件中給出了示例‘測試/usersplits.R”在來源中，以及在小插圖“用戶編寫的分割函數”中。

如果符合邏輯：在結果中保留模型框架的副本？如果 model 的輸入值是模型框架(可能來自之前對 rpart 函數的調用)，則使用此框架而不是構造新數據。

在結果中保留 x 矩陣的副本。

在結果中保留因變量的副本。如果丟失並且提供了model，則默認為FALSE。

分割函數的可選參數。
方差分析沒有參數。
泊鬆分裂有一個參數，即速率先驗分布的變異係數。默認值為 1。
指數分裂具有與泊鬆相同的參數。
對於分類分割，列表可以包含以下任意項： 先驗概率向量(分量prior)，損失矩陣(分量loss)或分裂索引(分量split)。先驗必須為正且總和為 1。損失矩陣的對角線上必須為零，非對角線元素必須為正。分裂索引可以是gini或者information。默認先驗與數據計數成正比，損失默認為 1，分割默認為gini.

控製 rpart 算法細節的選項列表。請參閱rpart.control。

非負成本向量，模型中的每個變量都有一個非負成本向量。所有變量默認為 1。這些是考慮分割時要應用的縮放比例，因此變量分割的改進除以其成本來決定選擇哪個分割。

rpart.control 的參數也可以在 rpart 的調用中指定。它們根據有效參數列表進行檢查。