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#延續DAY14
printcp(dtreeM) #最佳cp = min(xerror)
剪枝 <- prune(dtreeM,cp = dtreeM$cptable[which.min(dtreeM$cptable[,"xerror"]),"CP"])
future <- predict(剪枝 , testdata, type = "class")
future <- as.data.frame(future)
final <- cbind(future,testdata)
confusion <- table(final$Species,final$future, dnn = c("實際", "預測"))
confusion
accuracy <- sum(diag(confusion)) / sum(confusion)
accuracy
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