在R中包tree专门用于分类树和回归树的构建，其中的函数tree()和线性回归的函数lm()类似，只需要指定函数形式和数据。如：
data <- read.table("test")
model <- tree(V1~.-1,data)
这里需要注意的是，如果公式中的Y是数值变量，那么tree()默认为回归树，否则是分类树。
包中的函数prune.tree()用于修建树，predict.tree()用于预测，可以指定新的数据预测出这些数据的类或者值。
函数cv.tree()可以进行树的交叉验证，但是还不知道怎样给出评估效果，如准确率，敏感性等指标，待慢慢研究。
