python决策树找坏

对于Python中的决策树算法，可以使用WaterMalonTree.py文件中的代码来创建和测试决策树模型。该代码使用了一个西瓜样本集，并使用了trees模块中的createTree函数来生成决策树。生成的树是中文表示的，因此使用了json.dumps()方法来打印结果。如果生成的树不包含中文，可以直接使用print语句来打印结果。\[1\]

另外，如果你对机器学习的原理不感兴趣，只关注实战的话，可以使用sklearn库来实现分类决策树。其中，DecisionTreeClassifier类提供了一些参数来调整决策树模型，如class_weight、criterion、max_depth、max_features和max_leaf_nodes等。\[2\]

如果你想查看构建的决策树，可以运行以下代码，将分类树的结果保存成.dot文件，然后可以使用wps打开生成的.dot文件来查看决策树的结构。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python决策树 value_机器学习 | 算法笔记（四）- 决策树算法以及代码实现](https://blog.csdn.net/weixin_39914975/article/details/109884014)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v4^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [python实现决策树分类模型（小白入门超简单实战）](https://blog.csdn.net/qidexiaoshijie/article/details/129627190)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v4^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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