[R]rpartによる回帰木分析結果のprintcp(),plotcp()の見方を教えてください。よろしくお願いします。

前提・実現したいこと

Rのrpart関数で分析した回帰木について、
printcp()、plotcp（）で出力される
nsplit、xerror、x-val Relative Errorの三種類について、どのように見ればよいかアドバイスをいただけないでしょうか。

printcpで下記の結果が得られています。

Regression tree:
rpart(formula = dis ~ A + B + C + D + E + F + G + H + I + s, data = df, control = rpart.control(minsplit = 3, cp = 0.02))
Variables actually used in tree construction:[1] A B C E G H I
Root node error: 2967.3/313 = 9.4801
n= 313
CP nsplit rel error xerror xstd
1 0.044920 0 1.00000 1.0036 0.13452
2 0.035167 2 0.91016 1.0677 0.15093
3 0.032239 6 0.76949 1.0513 0.14980
4 0.021988 7 0.73725 1.1001 0.16026
5 0.020104 8 0.71526 1.0559 0.15687
6 0.020000 9 0.69516 1.0794 0.15861

ここでnsplitは何を表しているのでしょうか？
ネットで検索すると「木のサイズ」とありますが、0,2,6,7,8,9ととびとびの値になっていたり、見方がよくわかりません。

また、xerrorも同様に何を表しているのでしょうか？
各階層の誤差率と認識していますが、エラーの確率すなわち０に近い方が誤差が小さいと解釈してあっているのでしょうか？

plotcp()で添付のグラフの結果が得られております。
ここでX-val Relative Errorとは何を表しているのでしょうか？
各階層の誤差率と解釈していますが、1.0を超える階層もあり、上記のxerror（xerror+xstd？）とは異なるものなのでしょうか。

該当のソースコード

R
1library(rpart)
2library(partykit)
3library(ggplot2)
4library(ggparty)
5
6df <- read.csv("2_C1.csv",header=T)
7
8head(df)
9
10rt <- rpart(displacement ~  A+B+C+D+E+F+G+H+I+shiho , data = df, control=rpart.control(minsplit=3,cp=0.02)  )
11
12prt <- as.party(rt)
13g <- ggparty(prt, terminal_space = 0.35) #グラフ部分が全体の何割を占めるか（下から）
14g <- g + geom_edge(size = 2) #分岐線の太さ
15g <- g + geom_edge_label(colour = "black", size = 4.5)#分岐の文字の大きさ
16g <- g + geom_node_plot(
17  gglist = list(geom_boxplot(aes(x="",y=displacement)),theme_bw(base_size =13)), #縦軸の文字の大きさ
18   scales = "fixed",
19   id = "terminal",
20   shared_axis_labels = TRUE,
21   shared_legend = TRUE,
22   legend_separator = TRUE,
23 )
24
25g <- g + geom_node_label(
26   aes(col = splitvar),
27   line_list = list(aes(label = paste("Node", id)),
28                    aes(label = splitvar)),
29   line_gpar = list(list(
30     size = 8,         #Nodeの文字の大きさ
31     col = "black",
32     fontface = "bold"
33   ),
34   list(size = 14)), #変数Aとかの文字の大きさ
35   ids = "inner"
36 )
37
38g <- g + geom_node_label(
39   aes(label = paste0("Node ", id, "\n N = ", nodesize)),
40   fontface = "bold",
41   ids = "terminal",
42   size = 2.5,  #グラフの上のタイトルの大きさ
43   nudge_y = 0.01 #グラフとタイトルの幅
44 )
45
46g <- g + theme(legend.position = "none")
47plot(g)
48#plotcp(rt)でcross validationの結果を表示。横の点線を下回ってるところのcpにセットするとよい
49#plot(rt)
50#text(rt, use.n=TRUE, cex=0.5) でもok
51#plot(as.party(rt)) でもok　みづらい
52#printcp(rt)で交叉検証の結果
53#plotcp(rt)で交叉検証のグラフ
54

試したこと

https://www1.doshisha.ac.jp/~mjin/R/Chap_19/19.html
ここでいろいろ解説されているのですが、
「nsplit は木のサイズ」とあるのですが、意味がよくわかりません。サイズとは具体的にどこを見ればわかるのでしょうか。
「xerror は交差確認法による誤分類率の平均値」とあるのですが、つまり誤差の確率（＝小さい方が誤差が小さい）ということでしょうか。