DecisionTreeClassifier如何设置节点分裂评价准则为mse

DecisionTreeClassifier的节点分裂评价准则默认是基于基尼系数的分类准则，而不是均方误差（MSE）的回归准则。如果你想使用MSE作为节点分裂的评价准则，可以使用sklearn库提供的DecisionTreeRegressor类进行回归建模，而不是DecisionTreeClassifier类。

下面是使用DecisionTreeRegressor类设置节点分裂评价准则为MSE的示例代码：

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor

# 创建决策树回归模型，并设置节点分裂评价准则为MSE
model = DecisionTreeRegressor(criterion='mse')

# 拟合模型
model.fit(X, y)

在上述代码中，通过将criterion参数设置为'mse'，我们将节点分裂的评价准则设置为MSE。然后，可以使用fit()方法拟合模型，并传入特征矩阵X和目标变量y。

请注意，这里使用的是DecisionTreeRegressor类而不是DecisionTreeClassifier类，因为MSE通常用于回归问题而不是分类问题。