R rpart：如果删除不太重要的变量，则不会分裂

Question

我试图了解rpart如何在我想要完成的项目中工作。我是R的新手，但我有很多使用SAS建立各种分析模型的经验。

首先我运行了这段代码

mtree1 <- rpart(X17~., data = mydata, method="class", control = rpart.control(minsplit = 20, minbucket = 7, maxdepth = 10, usesurrogate = 2, xval =10 ))

我得到一棵树，X12作为顶部分割，X10是LHS上的下一个分割，RHS上的X69，然后是该分支上的X68和X70。

接下来我运行了以下内容

mtree1 <- rpart(X17~ X12+X10+X69+X68+X70, data = mydata, method="class", control = rpart.control(minsplit = 20, minbucket = 7, maxdepth = 10, usesurrogate = 2, xval =10 ))

我得到完全相同的树

最后我跑了

mtree1 <- rpart(X17~ X12+X69+X68+X70, data = mydata, method="class", control = rpart.control(minsplit = 20, minbucket = 7, maxdepth = 10, usesurrogate = 2, xval =10 ))

现在我根本没有分裂。 （顺便说一句，我的数据集有234144个观察值和90个独立变量，210205个货物和23839个坏货。）

这是代码和输出的图像

这是什么原因？我将不胜感激任何帮助。谢谢。 KK