使用Prune函数调整树并在rpart中设置调整参数之间的区别

Question

当我们找到调整的参数（例如CP或maxdepth）时，使用Prune函数调整树并在rpart中设置调整参数之间有什么区别？ 即有什么区别  prune(tree,cp=best_cp,maxdepth=best_cp) 并将调整后的参数放回rpart rpart(income~., data=train,cp=best_cp,maxdepth=best_cp)

由于我使用prune函数调整模型，因此没有任何改进。当我将调整后的参数重新放回rpart时，它有了显着的改进。