实现ID3算法，DecisionTreeClassifier的splitter参数如何设置

在sklearn库中的DecisionTreeClassifier类中，splitter参数用于指定决策树节点分裂所采用的策略。在实现ID3算法时，我们通常采用默认的best策略，即在每个节点上选择最优的特征进行分裂。

因此，在使用sklearn库中的DecisionTreeClassifier类实现ID3算法时，可以将splitter参数设置为默认值best，即不需要显式地设置该参数，直接使用默认值即可。

例如：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 创建决策树分类器对象
clf = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy')

在以上代码中，我们创建了一个基于熵的决策树分类器对象clf，并没有显式地设置splitter参数，因此使用默认值best。