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随着大数据时代的到来，数据挖掘技术在各个领域得到了广泛应用。决策树作为一种强大的数据挖掘方法，因其简单、直观、易解释等优点，在众多领域都取得了显著成果。R语言作为一款功能强大的统计软件，凭借其丰富的扩展包和高效的计算能力，已成为数据挖掘和统计分析的利器。本文将介绍R语言中决策树的应用，探讨其在精准预测与数据挖掘中的重要作用。
一、R语言决策树概述
1. 决策树简介
决策树是一种基于树结构的预测模型，通过树形图的方式展示数据之间的关系。决策树通过一系列的规则，将数据集划分成多个子集，每个子集对应一个预测结果。决策树具有以下优点：
（1）简单易懂：决策树以树形图的形式展示，易于理解和解释。
（2）无需参数调整：与许多其他算法相比，决策树无需进行参数调整。
（3）适用于分类和回归问题：决策树既可用于分类问题，也可用于回归问题。
2. R语言决策树实现
R语言中，常用的决策树实现方法有rpart、party和Caret等包。以下以rpart包为例，介绍R语言中决策树的实现。
（1）安装与加载rpart包
在R语言中安装rpart包：
```R
install.packages(\
