DecisionTreeClassifier() 函数超参数解释

DecisionTreeClassifier() 函数是一个机器学习算法中的决策树分类器。它有多个超参数需要设置，包括：

- criterion：用于衡量分裂选择的质量的度量方法。可选值为“gini”和“entropy”。
- splitter：用于决定分裂节点的策略。可选值为“best”和“random”。
- max_depth：树的最大深度。如果设置为None，则节点将一直分裂，直到所有叶子都是纯的，或者直到每个叶子节点的样本数小于min_samples_split。
- min_samples_split：一个内部节点必须具有的最小样本数。如果少于此数目，则不再分裂。
- min_samples_leaf：一个叶子节点必须具有的最小样本数。如果少于此数目，则不再分裂。
- max_features：寻找最佳分裂时考虑的特征数。可以是整数、浮点数、字符串（表示百分比）或者“auto”、“sqrt”、“log2”。

这些超参数的不同组合会影响决策树分类器的性能和复杂度。在进行模型选择和超参数调整时，需要仔细考虑这些超参数的设置。