#분류분석 : rpart package 사용 - 가지치기 가능
set.seed(123)
n<-sample(2,nrow(iris),replace = T, prob=c(0.7, 0.3)) #복원은 T 비복원은 F #1과 2로 나눔
n 
train <-iris[n==1, ]
test <-iris[n==2, ]
dim(train); dim(test)
library(rpart)
#분류해줌
iris_rpart<-rpart(Species ~., data=train,method='class')


x11()
plot(iris_rpart)
#iris_rpart에 택스트 넣어주기
text(iris_rpart)
#가지 치기
printcp(iris_rpart)
plotcp(iris_rpart)

#데이터 값으로 볼수 있다.
cp<- iris_rpart$cptable[which.min(iris_rpart$cptable[,'xerror'])]
iris_rpart_prune <-prune(iris_rpart,cp=cp,'cp') #가지치기

plot(iris_rpart_prune)
text(iris_rpart)

#모델 평가 / 예측
rpart_pred <-predict(iris_rpart_prune,test, type='class') #가지치기 끝냄

rpart_pred
table(rpart_pred)

confusionMatrix(rpart_pred,test$Species) #0.95