决策树sklearn实现（2）

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本文介绍了如何使用sklearn库实现决策树模型，通过3步核心代码：声明模型、训练模型和预测分类结果。以红酒数据集为例，讨论了模型参数如criterion、max_depth、min_samples_leaf等的作用。

上一篇文章已经讲了决策树的原理：模拟 人决策过程，按因素影响程度 从大到小，依次决策，得出最终结论。也讲了如何判断因素的影响程度的一种方法：信息增益越大，影响程度越大。也大致讲了递归构建决策树的过程，今天我们来使用sklearn实现决策树。

我不建议重复造轮子，除非当前轮子无法满足需求。sklearn实现决策树的核心代码就3句：

1.声明决策树模型

model=tree.DecisionTreeClassifier(
                                                         criterion="entropy"  #这里使用entropy的方式，默认是gini
                                                        ,random_state=30   
                                           

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