rpart不'；t构建一棵完整的树–；cp有问题吗？

我试图通过将control设置为

rpart.control（minsplit=2，minbucket=1，cp=0）

来构建一个完整的树，但它不起作用。我认为原因可能是具有4个拆分的摘要树的

cp

=0，但此树未满，因此其

cp

应为>0。
我还检查了数据，可以进行更多拆分。 这是我的密码：

#################
# libraries #####
library(datasets)
library(rpart)
library(rpart.plot)
##################
# preparing data #
titanic_obs=c()
for (cl in c("1st", "2nd", "3rd", "Crew")) {
  for (se in c("Male","Female")) {
    for (ag in c("Child","Adult")) {
      for (sur in c("Yes","No")) {
        titanic_obs = rbind(titanic_obs,matrix(rep(c(cl,se,ag,sur),length.out=4*Titanic[cl,se,ag,sur]),ncol=4,byrow=T))    
      }
    }
  }
}

colnames(titanic_obs)= c("Class", "Sex", "Age","Survived")
titanic_data = data.frame(titanic_obs)
summary(titanic_data) 
#################
# fitting model #
titanic_rpart = rpart(Survived ~ Sex + Age + Class,
                  data = titanic_data,method="class",
                  control=rpart.control(minsplit=2, minbucket = 1,cp=0))
#################
# checking ######
summary(titanic_rpart)
prp(titanic_rpart, extra=1, uniform=F, branch=1, yesno=F, border.col=0, xsep="/")
#################
# data ##########
adult_men = titanic_data[titanic_data$Sex=="Male" & titanic_data$Age=="Adult",]
all_am = table(adult_men$Class)
    survived_am = table(adult_men[adult_men$Survived=="Yes",]$Class)
survived_am/all_am

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现在无法检查，但我似乎记得设置cp=0.000001或类似的小值

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数字在某个时候为我解决了这个问题。还请注意，有些参数（如minsplit和minbucket）可能会阻碍树的生长，因此您可能也希望为这些参数设置适当的值。

现在无法检查，但我似乎记得设置cp=0.000001或类似的小值

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数字在某个时候为我解决了这个问题。还请注意，有些参数（如minsplit和minbucket）可能会阻碍树的生长，因此您可能还需要为这些参数设置适当的值。

如本问题的注释所示，设置

cp=-1

将构建完整的树。

如本问题的注释所示，设置

cp=-1

将构建完整的树。

可能是一些极小cp值的机器公差问题。尝试设置

cp=-1

只是为了确定。它成功了！非常感谢。可能是机器公差问题，有些cp值非常小。尝试设置

cp=-1

只是为了确定。它成功了！非常感谢。如果您阅读问题，您将看到OP将cp设置为小于您建议的值，并且适当地设置了minsplit和minbucket，但这些都不起作用。如果您阅读问题，您将看到OP将cp设置为小于您建议的值，并且适当地设置了minsplit和minbucket，那些东西都没用。