> 估计分类树或回归树

要创建树模型，首先选择类型（即分类或回归）、响应变量以及一个或多个解释变量。点击`Estimate model`按钮或按`CTRL-enter`（在 Mac 上为`CMD-enter`）生成结果。

### Report > Rmd

通过点击屏幕左下角的<i title="report results" class="fa fa-edit"></i>图标或按键盘上的`ALT-enter`，向<a href="https://radiant-rstats.github.io/docs/data/report_rmd.html" target="_blank">*Report > Rmd*</a>添加代码以（重新）创建分析。

如果已创建 “剪枝（Prune）” 图或 “重要性（Importance）” 图，可使用`ggplot2`命令对其进行自定义（例如，`plot(result, plots = "prune", custom = TRUE) + labs(x = "# 节点数")`）。详情请参见<a href="https://radiant-rstats.github.io/docs/data/visualize.html" target="_blank">*数据 > 可视化*</a>。

目前无法直接为`Tree`图添加标题或说明文字。

### R 函数

有关 Radiant 中用于估计分类树和回归树的相关 R 函数概述，请参见<a href =  "https://radiant-rstats.github.io/radiant.model/reference/index.html#section-model-classification-and-regression-trees" target="_blank">*模型 > 分类与回归树*</a>。

`crtree`工具中使用的来自`rpart`包的核心函数是`rpart`。
