classifier = DecisionTreeClassifier()都有什么参数

`DecisionTreeClassifier` 是一个决策树分类器，常用的参数有：

- `criterion`：衡量不纯度的度量标准，可以是 "gini" 或 "entropy"；
- `splitter`：决定在每个节点上如何选择分裂点，可以是 "best" 或 "random"；
- `max_depth`：决策树的最大深度，防止过度拟合；
- `min_samples_split`：分裂一个内部节点需要的最小样本数；
- `min_samples_leaf`：每个叶节点需要的最小样本数；
- `min_weight_fraction_leaf`：叶子节点最小的加权分数；
- `max_features`：寻找最佳分割点时要考虑的特征数；
- `random_state`：随机种子。

还有其他一些参数可以用来调整模型的性能和效果。

相关问题

model = DecisionTreeClassifier()是什么意思

这行代码是在Python中使用scikit-learn库创建一个决策树分类器（Decision Tree Classifier）的实例对象。决策树分类器是一种基于树形结构的机器学习算法，可以用于分类和回归任务。在这个示例中，使用了默认参数来创建分类器的实例对象，如果需要可以通过传递不同的参数来自定义分类器的行为。

设置正确的超参数DT_classifier = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='gini', max_depth=70)

好的，你的第一个问题是如何设置正确的超参数DT_classifier。对于决策树分类器，有许多超参数可以调整，例如划分准则、最大深度、最小分裂样本等等。在这里，我们以划分准则和最大深度为例进行说明。

对于划分准则，决策树分类器一般有两种选择：基尼不纯度和信息熵。在这里，我们选择基尼不纯度作为划分准则，因为它在计算上比信息熵更快，而且在实际应用中效果也很好。

对于最大深度，它控制了树的复杂度，即树的深度。如果设置得太小，可能会欠拟合；如果设置得太大，可能会过拟合。在这里，我们设置最大深度为70，这是一个经验值，可以根据具体情况进行调整。

因此，正确的超参数设置应该是：DT_classifier = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='gini', max_depth=70)。