R中决策树分类器的实现
决策树分类器是一种监督学习算法，可用于分类和回归任务。正如我们 在较早的文章中解释了决策树算法的组成部分 。现在，我们将使用R机器学习插入符号包在R中实现决策树分类器。
为了从本文中获得更多收益，建议您学习决策树算法。如果您对决策树分类器没有基本的了解，那么最好花一些时间来了解 决策树算法的工作原理。
为什么使用插入符号包
为了处理大型数据集，我们可以直接使用一些机器学习包。R编程语言的开发人员社区构建了出色的Caret软件包，以使我们的工作更加轻松。这些软件包的优点在于它们经过了优化，可以处理最大的异常情况，从而使我们的工作变得简单。我们只需要调用函数以使用正确的参数来实现算法即可。
插入符号包安装
R编程机器学习插入符号程序包（分类和回归训练）包含大量有助于构建预测模型的功能。它拥有用于数据拆分，预处理，特征选择，调整和 监督-无监督学习 算法等的工具。它类似于 python中的 sklearn库。
要使用它，我们首先需要安装它。打开R控制台并通过键入以下命令进行安装：
安装的插入符号包使我们可以直接访问各种功能，以使用不同的机器学习算法（ 例如Knn，SVM，决策树， 线性回归等）训练模型 。
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