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#填写答案时请删除掉下划线
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_______(rpart) #加载rpart包(2分)
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_________(201) #设置种子数为201 (2分)
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train=__________(1:nrow(iris),0.75*nrow(iris)) #对iris数据集抽样75% (2分)
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tdata=iris[train,] #设置训练集
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vdata=iris[_______,] #剩下的25%作为测试集 (2分)
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tree=________(tdata$Species~.,data=tdata,method="class",parms=list(split="information"))#建立决策树，请填写正确的函数名 (2分)
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print(tree)#查看决策树
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cat("根节点是","_______") #根据查看的结果，将根节点属性的名称填写在下划线中 (2分)
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pred_tree=________(tree,newdata=vdata,type="class") #用决策树对测试集进行预测 (2分)
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conf_tree=_______(vdata$Species,pred_tree,dnn=c("真实值","预测值")) #生成混淆矩阵 (2分)
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sum(_______(conf_tree))/sum(conf_tree) #在下划线出填写合适的函数名，使得公式能够计算准确率 (2分)
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cat("预测准确率为",____________) #在下划线处填写准确率数值，按程序实际运行填写，不要四舍五入 (2分) |