sklearn库中决策树偏置量

在sklearn库中，决策树的偏置量是一个超参数，它用于控制决策树模型的复杂度。在sklearn的决策树实现中，有两个与偏置量相关的超参数：最小样本拆分和最大深度。

最小样本拆分（min_samples_split）参数指定了拆分一个内部节点所需的最小样本数。如果一个节点的样本数少于min_samples_split，则不再进行进一步的拆分。

最大深度（max_depth）参数限制了决策树的最大深度。当达到max_depth时，树停止生长。

这两个超参数都可以用来控制决策树的复杂度和防止过拟合。通过调整这些参数，可以找到最佳的模型性能和复杂度平衡点。