rpart plot只返回2个类（不是整个图）

Question

我有这些数据（实际上它包含数千行和更多名称/类）：

A  0.5  0.2  T
B  0.4  0.2  T
C  0.6  0.3  F
D  0.5  0.4  G
E  0.4  0.5  F
E  0.5  0.2  Y
A  0.1  0.2  F
R  0.3  0.3  G
W  0.7  0.1  Y

我想预测最后一栏。

我的代码：

library(caret)
library(rpart.plot)


mydata <- read.table("./test.data", dec = "\t")
mydata <- as.data.frame(mydata)

colnames(mydata) <- c("Name", "V1", "V2", "Result")

trainIndex <- createDataPartition(mydata$Result, p = 0.7, list = FALSE, times = 1)
train_data <- mydata[trainIndex, ]
test_data <- mydata[-trainIndex, ]

trctrl <- trainControl(method = "repeatedcv", repeats = 1, number = 3)

mymodel <- train(Result~., data = train_data, method = "rpart", trControl = trctrl)

rpart.plot(mymodel$finalModel)

问题是该图仅显示1个变量而不是全部变量 （当然现在问题是微不足道的，但在我真正的问题中，我有很多行和10个不同的类可供选择，它向我显示只有2个类的决策树）