带Rpart的R分类树

我有一些数据，我想分段。 我的第一个想法是Rpart包中R中的分类树。 我的训练数据由许多解释变量和一个名为“sell”的0-1响应变量组成。响应值“1”出现在大约80%的行中。 当我尝试用

rpart（sell~，training_data，method=“class”）

构建树时，R无法创建树。我想原因是它找不到任何彼此差异很大的片段。在快速检查数据之后，我希望我的树看起来应该是左节点将拥有85%的销售，右节点将拥有75%的销售

有没有办法在这样的数据集上创建分类树？

我也有同样的问题。 这似乎是一个关于“cp”的问题。 请参阅我的代码：

tr1<-rpart(bad~group+amount, data=ra, 
control=rpart.control(minsplit=5, cp=0.001),method='class')

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tr1培训数据中有多少数据？请注意，方法中有一点输入错误。大约70000行和18个解释变量。你能告诉我R给你的错误消息是什么吗？我运行：
tree\u model=rpart（sell~，training\u data，method=“class”）
然后运行
fancyRpartPlot（tree\u model）
。然后我遇到的错误是：
apply中的错误（model$frame$yval2[，yval2per]，1，function（x）x[1+x[1]]：dim（x）必须具有正长度
Does
plot（tree\u model）
然后
text（tree\u model）
work？只是为了查看在构建模型或创建绘图时是否发生错误。