机器学习——决策树，DecisionTreeClassifier参数详解，决策树可视化查看树结构

决策树

　　决策树是一种树型结构，其中每个内部节结点表示在一个属性上的测试，每一个分支代表一个测试输出，每个叶结点代表一种类别。

在书面的代码中，为了可视化的方便，我们采用特征组合的方式，将鸢尾花的四个两两进行组合，分别建立决策树模型，并对其进行验证。

　　DecisionTreeClassifier(criterion='entropy', min_samples_leaf=3)函数为创建一个决策树模型，其函数的参数含义如下所示：

• criterion：gini或者entropy,前者是基尼系数，后者是信息熵。
• 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) 设置决策随机森林中的决策树的最大深度，深度越大，越容易过拟合，推荐树的深度为：5-20之间。
• min_samples_split：设置结点的最小样本数量，当样本数量可能小于此值时，结点将不会在划分。
• min_samples_leaf