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分類ツリーにRの予測関数（v 3.4.0）を使用すると、以下のように10個の列が出力されます。RPARTはタイプマトリックスの予測出力を説明します
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
1 3 0 0 37 0 0.0 0.00 1.00 0.0 0.37755102
5 3 0 0 37 0 0.0 0.00 1.00 0.0 0.37755102
9 3 0 0 37 0 0.0 0.00 1.00 0.0 0.37755102
13 3 0 0 37 0 0.0 0.00 1.00 0.0 0.37755102
17 3 0 0 37 0 0.0 0.00 1.00 0.0 0.37755102
21 3 0 0 37 0 0.0 0.00 1.00 0.0 0.37755102
25 3 0 0 37 0 0.0 0.00 1.00 0.0 0.37755102
29 3 0 0 37 0 0.0 0.00 1.00 0.0 0.37755102
私はこれらの列の説明を知りたい（各列が何を表しているかの）：
p2 <- predict(mmodel,test_data,type = "matrix")
出力は次のようになります。私はデータセットに4つのクラスを持っています。
私はこれに関するRPARTの文書に与えられていることを理解していません。
type = "matrix"の場合：完全な応答の行列（フレームの$ yval2これが存在する場合、それ以外 フレームの$ yvalを指定）。回帰木については、これは平均応答であり、 ポアソン木の場合、対応するツリーの ノードの応答率とイベント数であり、分類木では少なくとも予測クラスの連結である です。フィットされたツリー内のそのノードと、クラス確率（一部の バージョンのrpartには、それ以上の列が含まれている可能性があります）のクラスの数を にカウントします。