本文主要是介绍机器学习——决策树，DecisionTreeClassifier参数详解，决策树可视化查看树结构，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
sklearn中决策树算法参数共有13个，如下：
class sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’, splitter=’best’, max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features=None, random_state=None, max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None, class_weight=None, presort=False)
参数
criterion：gini或者entropy,前者是基尼系数，后者是信息熵。两种算法差异不大对准确率无影响，信息墒运算效率低一点，因为它有对数运算.一般说使用默认的基尼系数”gini”就可以了，即CART算法。除非你更喜欢类似ID3, C4.5的最优特征选择方法。
splitter： best or random 前者是在所有特征中找最好的切分点 后者是在部分特征中，默认的”best”适合样本量不大的时候，而如果样本数据量非常大，此时决策树构建推荐”random” 。
max_features：None（所有），log2，sqrt，N 特征小于50的时候一般使用所有的
max_depth： int or None, optional (default=None) 一般来说，数据少或者特征少的时候可以不管这个值。如果模型样本量多，特征也多的情况下，推荐限制这个最大深度，具体的取值取决于数据的分布。常用的可以取值10-100之间。常用来解决过拟合
min_samples_split： 如果某节点的样本数少于min_samples_split，则不会继续再尝试选择最优特征来进行划分，如果样本量不大，不需要管这个值。如果样本量数量级非常大，则推荐增大这个值。
min_samples_leaf： 这个值限制了叶子节点最少的样本数，如果某叶子节点数目小于样本数，则会和兄弟节点一起被剪枝，如果样本量不大，不需要管这个值，大些如10W可是尝试下5
min_weight_fraction_leaf： 这个值限制了叶子节点所有样本权重和的最小值，如果小于这个值，则会和兄弟节点一起被剪枝默认是0，就是不考虑权重问题。一般来说，如果我们有较多样本有缺失值，或者分类树样本的分布类别偏差很大，就会引入样本权重，这时我们就要注意这个值了。
max_leaf_nodes： 通过限制最大叶子节点数，可以防止过拟合，默认是"None”，即不限制最大的叶子节点数。如果加了限制，算法会建立在最大叶子节点数内最优的决策树。如果特征不多，可以不考虑这个值，但是如果特征分成多的话，可以加以限制具体的值可以通过交叉验证得到。
class_weight： 指定样本各类别的的权重，主要是为了防止训练集某些类别的样本过多导致训练的决策树过于偏向这些类别。这里可以自己指定各个样本的权重，如果使用“balanced”，则算法会自己计算权重，样本量少的类别所对应的样本权重会高。
min_impurity_split： 这个值限制了决策树的增长，如果某节点的不纯度(基尼系数，信息增益，均方差，绝对差)小于这个阈值则该节点不再生成子节点。即为叶子节点 。
模型调参注意事项：
当样本少数量但是样本特征非常多的时候，决策树很容易过拟合，一般来说，样本数比特征数多一些会比较容易建立健壮的模型
如果样本数量少但是样本特征非常多，在拟合决策树模型前，推荐先做维度规约，比如主成分分析（PCA），特征选择（Losso）或者独立成分分析（ICA）。这样特征的维度会大大减小。再来拟合决策树模型效果会好。
推荐多用决策树的可视化，同时先限制决策树的深度（比如最多3层），这样可以先观察下生成的决策树里数据的初步拟合情况，然后再决定是否要增加深度。
在训练模型先，注意观察样本的类别情况（主要指分类树），如果类别分布非常不均匀，就要考虑用class_weight来限制模型过于偏向样本多的类别。
决策树的数组使用的是numpy的float32类型，如果训练数据不是这样的格式，算法会先做copy再运行。
如果输入的样本矩阵是稀疏的，推荐在拟合前调用csc_matrix稀疏化，在预测前调用csr_matrix稀疏化。
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