tree_prior đã được nạp trong không gian làm việc của bạn.
Dùng plotcp() để trực quan hóa lỗi cross-validated (X-val Relative Error) theo tham số độ phức tạp cho tree_prior.
Dùng printcp() để in bảng thông tin về CP, số lần tách (splits), và lỗi. Xem liệu bạn có thể xác định được lần tách nào cho lỗi cross-validated nhỏ nhất trong tree_prior.
Dùng which.min() để xác định hàng nào trong tree_prior$cptable có lỗi cross-validated nhỏ nhất "xerror". Gán vào index.
Tạo tree_min bằng cách chọn chỉ số của tree_prior$cptable trong cột "CP".
Dùng hàm prune() để thu được cây đã cắt tỉa. Đặt tên cây đã cắt tỉa là ptree_prior.
Gói rpart.plot đã được nạp trong không gian làm việc của bạn. Vẽ cây đã cắt tỉa bằng hàm prp() (thiết lập mặc định).

Các tùy chọn cây khác và cách lập ma trận nhầm lẫn