R语言用rpart建立分类树模型，模型结果中没有引入变量

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我想用rpart函数建立一个分类树模型，共有五万多个样本，变量共有120个，都是分类变量，目标变量是一个二分类变量，但是建模后模型中没有引入任何变量，绘制分类树图只有一个根节点。

我把所有分类变量都改成因子型了，用C50建模没有任何问题，但是用rpart或者randomforest就不行，所以应该不是数据的问题，求各位大神帮忙看看是什么情况！！

代码：

> mod_rpart <- rpart(formula = 目标变量~ ., data = dat_train, method = "class")
> summary(mod_rpart)
Call:
rpart(formula = 目标变量 ~ ., data = dat1, control = rpart.control(minsplit = 10))
n= 55760

CP nsplit rel error xerror xstd
1 0 0 1 0 0

Node number 1: 55760 observations
predicted class=1 expected loss=0.4706241 P(node) =1
class counts: 26242 29518
probabilities: 0.471 0.529

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关键词：rpart PART 树模型 R语言 ART 决策树

我感觉信息太少不知道你的模型问题在哪，不过提供一些思路帮助：
首先，C50和 rpart包的分类树以及 RF 都不是一样的模型，数据可以跑 C50，而不能跑其他模型，并不代表数据没有问题。 不同的模型对数据有不同的要求，所以我觉得还是需要再看看数据，比如缺失值等。
其次，只有根节点的话，那也可能存在完美分割的问题。可能有某个变量可能完美分类，建议用图像或者交叉表检测一下数据。

1. rpart.mol <- rpart(formula, data, control=rpart.control(minsplit = 40, minbucket = 40, cp = 0.00001, maxdepth = 4))

复制代码

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