Python 为决策树创建我自己的标准函数

我正在使用sklearn DecisionTreeClassifier，我想创建我自己的criteria函数（默认情况下，您可以使用gini或entropy，但这不是我想要的）。诸如此类：

clf = DecisionTreeClassifier( criterion = 'my_function')

有可能吗

是否有类似的算法允许这样做（在Python或R中）

谢谢。

对于R，您可以使用。特别是，请参见小插曲。尽管有有限的决策树经验，我还是能够按照示例使用自定义算法处理多变量输出

但是，请注意，内置分类器使用快速的外部库，因此如果您使用纯R编写算法，处理可能会慢得多。正如vignette所指出的，由于预期的减速，交叉验证在默认情况下被禁用。如果您的数据足够小（或者您可以等待更长的时间），那么在您的情况下，这可能不是一个问题