C5.0只返回一个叶子节点。

在C5.0算法中，可以通过设置参数trials来控制决策树的复杂度，从而允许返回一个以上的叶子节点。默认情况下，trials参数的值为1，即只返回一个叶子节点。如果要返回多个叶子节点，可以将trials参数设置为一个大于1的值。

以下是一个示例代码，展示如何使用C5.0算法返回多个叶子节点：

# 导入C50库
library(C50)

# 加载示例数据集
data(iris)

# 将数据集拆分为训练集和测试集
set.seed(123)
train_index <- sample(1:nrow(iris), nrow(iris)*0.7)
train_data <- iris[train_index, ]
test_data <- iris[-train_index, ]

# 构建C5.0模型（设置trials参数为3）
model <- C5.0(train_data, trials=3)

# 使用模型进行预测
predictions <- predict(model, test_data)

# 输出预测结果
print(predictions)

在上述示例中，我们通过设置trials参数为3，从而允许C5.0算法返回3个叶子节点。你可以根据需要调整trials参数的值来控制决策树的复杂度。