R语言 c50包分类 tree size 为0

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想对众筹网的项目吸引力用决策树进行分析
看哪个行业的项目吸引力更大，筹款金额和支持数更多，结果决策树显示tree size 为0；
information_model

Call:
C5.0.default(x = information_train[-5], y = information_train$倍数分类)

Classification Tree
Number of samples: 3567
Number of predictors: 12

Tree size: 0

Non-standard options: attempt to group attributes

代码如下：
#1数据描述及准备
# 将数据下载存储的物理位置设为R工作环境
setwd("D:\\凌筱玥\\研究生\\数据挖掘\\第二次作业")
# 导入数据文件
information <- read.csv("众筹网详细信息.csv")
information$已筹款分类 <- factor(information$已筹款分类)
information$目标筹资分类 <- factor(information$目标筹资分类)
information$倍数分类 <- factor(information$倍数分类)
information$支持数分类 <- factor(information$支持数分类)
# str函数查看数据变量属性
str(information)


# 利用table函数查阅因子型变量行业的频数分布
table(information$行业)


# 利用summary函数描述数值型变量情况
summary(information$已筹款)


# 倍数分类变量是哑变量，1表示倍数超过1.5倍，2表示倍数低于1.5倍
table(information$倍数分类)


###########################################
###########################################
#2数据准备-创建随机的训练和测试数据
#这里我们随机的选取90%的数据作为训练数据，剩余部分为测试数据。

# 思路是：对数据进行随机排序，然后对排序后的数据按90%部分分割
set.seed(12345)########()里面的数字代表随机数字串的符号，若符号相同则随机数一致
information_rand <- information[order(runif(3963)), ]
# 比较随机排序后的已筹款分类变量
head(information$已筹款分类)  #随机前
head(information_rand$已筹款分类)#随机后


# 创建训练和测试集
information_train <- information_rand[1:3567, ]
information_test <- information_rand[3568:3963, ]
# 检查训练和测试集中的CREDIT的比例情况
prop.table(table(information_train$倍数分类))
prop.table(table(information_test$倍数分类))


#3训练模型

#利用C50软件包调研C5.0算法进行模型训练工作。

# install.packages('C50')
library(C50)
Classification Tree
Number of samples: 3567
Number of predictors: 12

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关键词：size Tree R语言 information Informatio 工作环境 研究生 吸引力 项目 行业