cv.tree函数从哪里获取数据以执行交叉验证？

Question

ISLR第8章中的实验包含以下练习来交叉验证分类树：

library(tree) 
library(ISLR) 
attach(Carseats)
set.seed(2)
train=sample(1:nrow(Carseats), 200)
Carseats.test=Carseats [-train ,]
High.test=High[-train]
tree.carseats=tree(High∼.-Sales,Carseats,subset=train)
cv.carseats =cv.tree(tree.carseats ,FUN=prune.misclass)

现在，我的问题是：cv.tree函数如何在不将数据集作为参数传入的情况下执行交叉验证，或者是cv.tree对象引用的训练集？

非常感谢 马努

Answer 1

已按照42的建议查看代码，并找到了对model.frame（）的调用，其中＆＃34;返回一个data.frame，其中包含使用公式所需的变量和任何.... arguments＆ ＃34 ;.此方法的树实现（忽略检查等执行以下操作：

eval(tree.carseats$call$data)

基本上提取带有数据集名称的符号（在本例中为Carseats），然后对其进行评估。

道歉，如果这对其他人来说是显而易见的。

马努