当我尝试绘制树时，出现“ if（！n.cat [i]）{错误：在需要TRUE / FALSE时缺少值”的错误。这是代码：
credit <- read.csv ("https://raw.githubusercontent.com/dataspelunking/MLwR/master/Machine%20Learning%20with%20R%20(2nd%20Ed.)/Chapter%2005/credit.csv",
row.names = NULL,
stringsAsFactors = TRUE)
set.seed(123)
train_sample <- sample(1000, 900)
credit_train <- credit[train_sample, ]
library(C50)
credit_model <- C5.0(credit_train[-c(17)], credit_train$default)
plot(credit_model)
有什么方法可以绘制这棵树吗？
当我删除其中一个变量时，会绘制树，但输出与summary（）不匹配：
credit_model2 <- C5.0(credit_train[-c(14,17)], credit_train$default)
summary(credit_model2)
pdf("rplot.pdf", height=30, width = 100) ; plot(credit_model2); dev.off()
尤其是，树中的顶部拆分基于具有4个级别的因子，称为checking_balance。摘要显示拆分已开始：
{p> 200 DM中的checking_balance，未知}：否（412/50） {<0 DM，1-200 DM}中的checking_balance：
但是图片显示了> 200 DM的拆分与未知，并且在拆分中没有提到<0或1-200 DM因子水平。
剧情是坏了还是我不理解输出？