sklearn用tree.DecisionTreeClassifier的训练集的标签较少，我的参数应该怎么配置？

如果训练集的标签较少，可以考虑以下几点：

1. 调整树的深度：减少树的深度可以避免过拟合，并提高模型的泛化能力。

2. 设置样本权重：在训练集中，可以根据类别的数量设置样本的权重，使得较少的类别拥有更高的权重，从而平衡数据集的类别分布。

3. 使用集成学习方法：如随机森林、梯度提升树等，通过结合多个决策树的预测结果来提高模型的准确性和稳定性。

4. 调整其他参数：例如分裂节点的最小样本数、节点分裂的最小减少不纯度等参数，可以根据实际情况进行调整。

需要根据具体数据集和实际场景进行调整，找到最优的参数组合才能得到更好的模型效果。