二元决策树（CART）的分裂和根节点

如何在回归树中找到分割和根节点，我从多个向量制作了回归树，现在我必须提取多个向量的 rpart 的根节点。文件包含多个向量的数值A,B,C,D,E,F,G,H前任。向量包含 4,3,6,7,2,4,5,... 等等类似的其他 B,C,D,E,F,G,H .所以想要提取F（在我的例子中是根节点）作为此输入的输出在创建树之后。谢谢。抱歉无法放置任何图像:(

这是我到目前为止所做的

log_data <- read.csv(file="C:\\Users\\AASHU\\Desktop\\CART\\syn.csv",
                      header=T, as.is=T)
library(rpart)

fit <- rpart(A ~ B+C+D+E+F+G+H, log_data)
# plot(fit)
plot(fit, compress=TRUE, branch=0)
text(fit, xpd = NA, cex = 0.7)

summary(fit)
Call:
rpart(formula = A ~ B + C + D + E + F + G + H, data = log_data)
n=52 (1 observation deleted due to missingness)

          CP nsplit rel error   xerror      xstd
1 0.09798662      0 1.0000000 1.065250 0.1888568

2 0.09347624      1 0.9020134 1.198999 0.1842667

3 0.03632980      2 0.8085371 1.154558 0.1859743

4 0.02297130      3 0.7722073 1.254874 0.2029423

5 0.01000000      4 0.7492360 1.274024 0.2118272

Node number 1: 52 observations,    complexity param=0.09798662

 mean=4.403846, MSE=1.509985 

 left son=2 (7 obs) right son=3 (45 obs)

 Primary splits:

F < 5.5 to the right, improve=0.09798662, (0 missing)

………… 现在我必须提取根节点F(F>=5.5)从拟合（回归树）及其分裂，有人可以帮助我吗？

找出lables的树，这样我们就可以提取任何向量

当根节点是字符时（例如-A）

nodes<-labels(fit, digits=4, minlength=1L, pretty, collapse=TRUE)
root<-substr(nodes[2], 1, 1)

来自path我们可以提取一棵树的根节点，下面最好通过遍历它的第二个分割来提取根节点名称，该分割只不过是一个根节点。

nodes<-labels(fit, digits=4, minlength=1L, pretty, collapse=TRUE)
path<-path.rpart(fit, node_no, pretty=0, print.it=FALSE) 
path[[2]][1]