R 使用决策树算法始终获得不同记录的固定预测

当使用决策树预测数值时，对于不同的记录，我总是得到完全相同的预测，即使记录之间的测试数据中的自变量不同。原因可能是什么

下面是一些培训数据行

cur          val     lat    lon     ass     sf      nb  yr_bt   sasdate
562333.10    134000 33.7651 -84.266 178280  2214    4   1954    12158
201965.01    55900  33.7631 -84.270 22360   1352    2   1988    12240
322198.64    190000 33.7607 -84.264 75976   2258    2   1965    13322
355587.37    191500 33.7594 -84.2637 72520  2377    3   1961    12220

代码如下

library(rpart)
x_train=subset(train,select=-c(origval))
y_train=train$val
x <- cbind(x_train,y_train)
x$yr_built<-as.numeric(x$yr)

#grow tree 
fit <- rpart(y_train ~ ., data = x,method="anova")

#Predict Output 
test$cur<-as.numeric(test$cur)
predicted= predict(fit,test)

库（rpart）
x_序列=子集（序列，选择=-c（初始值））
y_列车=列车$val
x