目錄二、decisiontreeregressor
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在scikit-learn庫中決策樹使用的cart演算法，因此該決策樹既可以解決回歸問題又可以解決分類問題，即下面即將講的decisiontreeclassifier和decisiontreeregressor兩個模型。
接下來將會討論這兩者的區別，由於是從官方文件翻譯而來，翻譯會略有偏頗，有興趣的也可以去scikit-learn官方文件檢視
decisiontreeclassifier模型即cart演算法實現的決策樹，通常用於解決分類問題。
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.tree import decisiontreeclassifier
iris = load_iris()
x = iris.data[:, [2, 3]]
y = iris.target
clf = decisiontreeclassifier(random_state=0)
clf.fit(x, y)
decisiontreeclassifier(class_weight=none, criterion='gini', max_depth=none,
max_features=none, max_leaf_nodes=none,
min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=none,
min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
min_weight_fraction_leaf=0.0, presort=false, random_state=0,
splitter='best')
cross_val_score(clf, iris.data, iris.target, cv=10)array([1. , 0.93333333, 1. , 0.93333333, 0.93333333,
0.86666667, 0.93333333, 1. , 1. , 1. ])
fit(x,y)：把資料放入模型中訓練模型。
get_params([deep])：返回模型的引數，可以用於pipeline中。
predict(x)：**樣本x的分類類別。
predict_log_proba(x)：返回樣本x在各個類別上對應的對數概率。
predict_proba(x)：返回樣本x在各個類別上對應的概率。
score(x,y[,sample_weight])：基於報告決定係數\(r^2\)評估模型。
set_prams(params)：**建立模型引數。
decisiontreeregressor即cart回歸樹，它與decisiontreeclassifier模型的區別在於criterion特徵選擇標準與分類樹不同，它可以選擇'mse'和'mae'，前者是均方誤差，後者是絕對值誤差，一般而言'mse'比'mae'更準確。
02 25 scikit learn庫之決策樹
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