sklearn 决策树算法模型

在Sklearn中，决策树算法模型可以使用DecisionTreeRegressor类或DecisionTreeClassifier类来创建。模型的最大深度可以通过max_depth参数来指定。以下是创建和使用Sklearn决策树模型的基本步骤：

1. 首先，导入sklearn.tree库：import sklearn.tree as st

2. 创建决策树模型：
- 使用DecisionTreeRegressor类创建回归模型：
model = st.DecisionTreeRegressor(max_depth=4)

- 使用DecisionTreeClassifier类创建分类模型：
model = st.DecisionTreeClassifier(max_depth=4)

在这两种情况下，max_depth参数用于指定树的最大深度。

3. 使用训练数据拟合模型：
model.fit(x, y)

这里，x是训练数据的特征矩阵，y是目标变量的向量。

4. 使用模型进行预测：
pred_y = model.predict(test_x)

这里，test_x是测试数据的特征矩阵。

综上所述，以上步骤可以用于创建和使用Sklearn决策树算法模型。