小有名气的可爱鬼 于 2020-06-13 22:00:25 发布这篇主要简单的介绍 sklearn中实现决策树要用到的一些参数知识，以及操作的大概框架，方便后面使用sklearn实现决策树分类。有需要的还可以看下我的这篇博客https://blog.csdn.net/weixin_42305378/article/details/106118209，里面是不使用sklearn构造决策树的代码 以及 有关于信息熵等的知识。
首先先介绍下sklearn中的决策树主要有以下几个参数：
七个参数：Criterion，两个随机性相关的参数（random_state，splitter），四个剪枝参数（max_depth, ，min_sample_leaf，max_feature，min_impurity_decrease）
一个属性：feature_importances_
四个接口：fit，score，apply，predict
Criterion这个参数正是用来决定不纯度的计算方法的。不纯度 : 用来衡量决策树找到最佳节点和最佳分支的指标 ,不纯度越低,决策树对训练集的拟合性也好。sklearn提供了两种选择：1）criterion="entropy": 使用信息熵 ，
