似乎没有这样的函数可以从特定节点提取观测值，我将按如下方式求解：首先确定您感兴趣的节点使用的规则。您可以使用path.rpart。然后，您可以依次应用这些规则来提取观察结果。
该方法作为函数：

get_node_date <- function(tree = fit, node = 5){
  rule <- path.rpart(tree, node)
  rule_2 <- sapply(rule[[1]][-1], function(x) strsplit(x, '(?<=[><=])(?=[^><=])|(?<=[^><=])(?=[><=])', perl = TRUE))
  ind <- apply(do.call(cbind, lapply(rule_2, function(x) eval(call(x[2], kyphosis[,x[1]], as.numeric(x[3]))))), 1, all)
  kyphosis[ind,]
  }

对于节点5，您可以得到：

get_node_date()

 node number: 5 
   root
   Start>=8.5
   Start< 14.5
   Kyphosis Age Number Start
2    absent 158      3    14
10  present  59      6    12
11  present  82      5    14
14   absent   1      4    12
18   absent 175      5    13
20   absent  27      4     9
23  present  96      3    12
26   absent   9      5    13
28   absent 100      3    14
32   absent 125      2    11
33   absent 130      5    13
35   absent 140      5    11
37   absent   1      3     9
39   absent  20      6     9
40  present  91      5    12
42   absent  35      3    13
46  present 139      3    10
48   absent 131      5    13
50   absent 177      2    14
51   absent  68      5    10
57   absent   2      3    13
59   absent  51      7     9
60   absent 102      3    13
66   absent  17      4    10
68   absent 159      4    13
69   absent  18      4    11
71   absent 158      5    14
72   absent 127      4    12
74   absent 206      4    10
77  present 157      3    13
78   absent  26      7    13
79   absent 120      2    13
81   absent  36      4    13

partykit包也提供了一个现成的解决方案，你只需要把rpart对象转换成party类，以便使用它的统一接口来处理树，然后你就可以使用data_party()函数了。
使用问题中的fit并加载library("partykit")后，您可以首先将rpart树强制转换为party：

pfit <- as.party(fit)
plot(pfit)

对于以您想要的方式提取数据，只有两个小麻烦：（1）原始拟合中的model.frame()始终在强制中被删除，需要手动重新附加。（2）节点使用了不同的编号方案。您现在需要节点4（而不是5）。

pfit$data <- model.frame(fit)
data4 <- data_party(pfit, 4)
dim(data4)
## [1] 33  5
head(data4)
##    Kyphosis Age Start (fitted) (response)
## 2    absent 158    14        7     absent
## 10  present  59    12        8    present
## 11  present  82    14        8    present
## 14   absent   1    12        5     absent
## 18   absent 175    13        7     absent
## 20   absent  27     9        5     absent

另一种途径是从节点4开始对子树进行子集化，然后从中获取数据：

pfit4 <- pfit[4]
plot(pfit4)

data_party(pfit4)给出的结果与上面的data4相同，pfit4$data给出的数据中没有(fitted)节点和预测的(response)。

还有另一种方式，这通过找到任何特定节点的所有终端节点并返回调用中使用的数据子集来工作。

fit <- rpart(Kyphosis ~ Age + Start, data = kyphosis)

head(subset.rpart(fit, 5))
#    Kyphosis Age Number Start
# 2    absent 158      3    14
# 10  present  59      6    12
# 11  present  82      5    14
# 14   absent   1      4    12
# 18   absent 175      5    13
# 20   absent  27      4     9

subset.rpart <- function(tree, node = 1L) {
  data <- eval(tree$call$data, parent.frame(1L))
  wh <- sapply(as.integer(rownames(tree$frame)), parent)
  wh <- unique(unlist(wh[sapply(wh, function(x) node %in% x)]))
  data[rownames(tree$frame)[tree$where] %in% wh[wh >= node], ]
}

parent <- function(x) {
  if (x[1] != 1)
    c(Recall(if (x %% 2 == 0L) x / 2 else (x - 1) / 2), x) else x
}

rpart中训练观测的终端节点分配可以从$where获得：

fit <- rpart(Kyphosis ~ Age + Start, data = kyphosis)
fit$where

作为函数：

get_node <- function(rpart.object=fit, data=kyphosis, node.number=5) {
  data[which(fit$where == node.number),]  
}
get_node()

不过，这只对训练观测有效，对新观测无效，对内部节点也无效。

rpart返回包含所需信息的rpart.object元素：

require(rpart)
fit2 <- rpart(Kyphosis ~ Age + Start, data = kyphosis)
fit2

get_node_date <-function(nodeId,fit)
{  
  fit$frame[toString(nodeId),"n"]
}

for (i in c(1,2,4,5,10,11,22,23,3) )
  cat(get_node_date(i,fit2),"\n")