tree_prior este încărcat în spațiul tău de lucru.
Folosește plotcp() pentru a vizualiza eroarea din validarea încrucișată (X-val Relative Error) în raport cu parametrul de complexitate pentru tree_prior.
Folosește printcp() pentru a afișa un tabel cu informații despre CP, împărțiri și erori. Încearcă să identifici care împărțire are eroarea minimă din validarea încrucișată în tree_prior.
Folosește which.min() pentru a identifica ce rând din tree_prior$cptable are eroarea minimă din validarea încrucișată "xerror". Atribuie rezultatul variabilei index.
Creează tree_min selectând indexul din tree_prior$cptable pentru coloana "CP".
Folosește funcția prune() pentru a obține arborele redus. Numește arborele redus ptree_prior.
Pachetul rpart.plot este încărcat în spațiul tău de lucru. Reprezintă grafic arborele redus folosind funcția prp() (setările implicite).

Construirea arborilor de decizie cu pachetul rpart()