决策树适合大数据么( 五 )
如果安装了软件rpart，则prune.rxDTree充当剪枝函数的方法，因此您可以更简单地调用它：
对于符合2倍或更高交叉验证的模型，使用交叉验证标准错误（cptable组件的一部分）作为修剪指南很有用.rpart函数plotcp对此有用：
这产生以下图：
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在此交互式树中，单击节点将展开并将节点折叠到该分支的最后一个视图。如果使用CTRL +单击，则树仅显示所选节点的子项。如果单击“ALT +单击”，树将显示所选节点下的所有级别。无法扩展称为叶子或终端节点的方形节点。
要获取其他信息，请将鼠标悬停在节点上以显示节点详细信息，例如其名称，下一个拆分变量，其值，N，预测值以及其他详细信息（如丢失或偏差）。
如果使用rxAddInheritance函数提供rpart继承，也可以将rpart plot和text方法与rxDTree对象一起使用：
提供以下图表：
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■网友
私以为决策树所用的决策数据应该是精简提炼之后、可以用于决策的数据，而不是直接面对大数据提供的原始数据。从这个角度看，决策树的思想可以应用于大数据，传统用于数据处理的很多方法类似，只是先要对海量原始数据进行有效处理；而这个庞大“预处理”过程是大数据时代可能面临的最苛刻的挑战之一。
■网友
大数据分析一般运用机器学习算法，需要用有限的样本对目标函数进行训练和学习。决策树也需要学习，通过学习后，就可以放心地让决策树去完成下面的事情了。所以，从训练决策树的角度来说，不需要很多样本，然后学习后的决策树就可以处理上亿的数据量了。个人看法，坐看高手解答啊
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