求教大家，目前有个数据是不平衡数据，预测申请贷款的顾客是否会延期还款，不会延期的有76%，延期的24%，因为申请阶段的，可用的特征很少，只有5个特征，而且这些特征的数据大部分比例也非常不平衡，比如是否进过黑名单，大部分都是没有。我用rpart的分类树得到的树只有一个node，把所有的数据都分成了不会延期，因为延期用户会产生50%的损失，所以错误分类延期用户这会导致产生巨大损失，有什么办法能调整类似阈值或者权重的参数吗？查了很多的教程，大部分都用的Python，实在不知道怎么用r实现。求大家的智慧！
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