影响决策树准确率的因素

影响决策树准确率的因素包括：

1. 数据质量：决策树的准确性受到训练数据的影响，如果数据质量不好，决策树的准确性也会受到影响。

2. 特征选择：选择恰当的特征对决策树准确性的提升有很大的帮助。

3. 树的深度：如果树的深度过大，可能会导致过拟合，从而影响决策树的准确性。

4. 叶节点数：叶节点数的多少也会影响决策树的准确性。过多的叶节点可能会导致过拟合，过少的叶节点可能会导致欠拟合。

5. 数据样本量：如果数据样本量太小，可能会导致决策树的准确性降低。

6. 分裂节点的规则：决策树采用不同的分裂节点规则，如信息增益、信息增益比、基尼指数等，不同的规则会对决策树的准确性产生影响。