《表2 模型结果：基于决策树算法的棉花产量预测研究》

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《基于决策树算法的棉花产量预测研究》

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（2） 模型构建将总样本的2/3作为训练集构建决策树模型，1/3作为测试集进行验证模型的预测效果，其中棉花产量作为决策变量，养分属性为输入变量。由表2得知:决策树模型的大小和叶子数分别为221和301，模型对训练集的正确分类率为81.2194%，算法结果中ROC Area值范围在[0.90～1.00]，大小为0.905；Kappa统计值为0.6609，通过分析结果得到该模型的分类效果好，能够用来进行对新数据的预测。