sklearn.tree

sklearn.tree是scikit-learn库中的一个模块，用于实现各种决策树算法。它支持分类和回归任务提供了一些功能来可视化决策树模型。常用的决策树算法包括：决策树分类器（DecisionTreeClassifier）、决策树回归器（DecisionTreeRegressor）、随机森林分类器（RandomForestClassifier）和随机森林回归器（RandomForestRegressor）。此外，该模块还提供了一些实用程序函数，例如导出决策树模型和计算特征的重要性。

相关问题

sklearn.tree.plot_tree

sklearn.tree.plot_tree是一个函数，用于绘制决策树的图形化表示。该函数可以显示多个属性，例如节点的划分标准、每个节点的样本数量、每个节点分配给每个类别的样本数量以及节点的深度等信息。

sklearn.tree.decisiontreeclassifier

sklearn.tree.DecisionTreeClassifier是一个基于决策树算法的分类器，它可以用于二分类和多分类问题。它可以根据训练数据构建一棵决策树，然后使用该树对新的数据进行分类。该分类器可以处理离散和连续特征，并且可以处理缺失值。它还可以通过调整参数来控制决策树的复杂度，以避免过拟合。