决策树软件实现的时候CP中的rel为什么比节点数少一个啊

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library(rpart); ## rpart.control对树进行一些设置 ## xval是10折交叉验证 ## minsplit是最小分支节点数，这里指大于等于20，那么该节点会继续分划下去，否则停止 ## minbucket：叶子节点最小样本数 ## maxdepth：树的深度 ## cp全称为plexity parameter，指某个点的复杂度，对每一步拆分,模型的拟合优度必须提高的程度 ct <- rpart.control(xval=10, minsplit=20, cp=0.1) ## kyphosis是rpart这个包自带的数据集 ## na.action：缺失数据的处理办法，默认为删除因变量缺失的观测而保留自变量缺失的观测。 ## method：树的末端数据类型选择相应的变量分割方法: ## 连续性method=“anova”,离散型method=“class”,计数型method=“poisson”,生存分析型method=“exp” ## parms用来设置三个参数:先验概率、损失矩阵、分类纯度的度量方法（gini和information） ## cost我觉得是损失矩阵，在剪枝的时候，叶子节点的加权误差与父节点的误差进行比较，考虑损失矩阵的时候，从将“减少-误差”调整为“减少-损失” fit <- rpart(Kyphosis~Age + Number + Start, data=kyphosis, method="class",control=ct, parms = list(prior = c(0.65,0.35), split = "information")); ## 第一种 par(mfrow=c(1,3)); plot(fit); text(fit,use.n=T,all=T,cex=0.9)； ## 第二种，这种会更漂亮一些 library(rpart.plot); rpart.plot(fit, branch=1, branch.type=2, type=1, extra=102, shadow.col="gray", box.col="green", border.col="blue", split.col="red", split.cex=1.2, main="Kyphosis决策树"); ## rpart包提供了复杂度损失修剪的修剪方法，printcp会告诉分裂到每一层，cp是多少，平均相对误差是多少 ## 交叉验证的估计误差（“xerror”列），以及标准误差(“xstd”列)，平均相对误差=xerror±xstd printcp(fit); ## 通过上面的分析来确定cp的值 ## 我们可以用下面的办法选择具有最小xerror的cp的办法： ## prune(fit, cp= fit$cptable[which.min(fit$cptable[,"xerror"]),"CP"]) fit2 <- prune(fit, cp=0.01); rpart.plot(fit2, branch=1, branch.type=2, type=1, extra=102, shadow.col="gray", box.col="green", border.col="blue", split.col="red", split.cex=1.2, main="Kyphosis决策树");