python中决策树的参数详解

决策树在Python中常用的库有scikit-learn和XGBoost。这些库中决策树的参数通常包括：

- criterion：特征选择的度量标准，常用的有"gini"和"entropy"。
- max_depth：树的最大深度，设置这个值可以防止过拟合。
- min_samples_split：内部节点再划分所需最小样本数。
- min_samples_leaf：叶子节点最少样本数。
- max_features：划分时考虑的最大特征数。
- random_state：随机数种子，使得每次运行结果可以复现。

除了上面的参数外, XGBoost还有一些其他参数，例如:
- learning_rate:学习率
- n_estimators:树的数量
- objective：目标函数

这些参数的调整需要在实际应用中根据数据特点及问题性质来决定.