↓サンプルデータ(各指標)から、1)欠損値を含むデータ2つを除き、2)ファイル名のカラムを削除したものを、jpn.4cというデータフレームに入れているものとします。Scoreを目的変数(分類カテゴリー)として、残りの言語指標(説明変数)のどれがどのくらい分類に寄与するかを観察します。データフレーム)結果を、モデルとして保存するようにします。具体的には、まず、attachして使うデータフレーム名を決めておく。↓library(rpart.plot)rpart.plot(jpn.DTmodel)上から順に、重要な指標と位置づけられる。下のレベルで、AWL(平均語長)が基準として選ばれている。文の数)はスコアの決定には寄与しないといえる。どんな指標を入れるかにより、判断は変わってくるが、逆に、どんな指標を入れようが、重要でない指標は選ばれないし、それほど重要でない指標は下のほうに位置づけられる。常に上のほうに位置づけられる指標は、常に重要であると判断される。どんな指標の組み合わせで分析を行うかは、分析の目的しだい。Perl5.010001。