决策树分类器 DecisionTreeClassifier 作用

`DecisionTreeClassifier` 是一种基于决策树的分类器，用于分类问题。它通过对训练数据集进行学习，构建一棵决策树，然后利用决策树对新的数据进行分类预测。

在构建决策树时，它会选择一个最优的特征作为当前节点的划分特征，将数据集划分成若干个子集，使得同一子集内的样本具有相同的标签，不同子集之间的标签差异尽可能大。然后，递归地对每个子集继续进行划分，直到所有的叶子节点都对应着同一类别或达到了预设的停止条件。

在预测时，将待分类的样本从根节点开始，根据当前节点的划分特征将其分配到对应的子节点，直到达到叶子节点，然后以该叶子节点的所属类别作为预测结果。

`DecisionTreeClassifier` 可以通过设置不同的参数来控制决策树的构建策略、剪枝等，从而达到更好的分类效果。