Scikit learn 我们可以选择在sklearn中使用什么样的决策树算法吗？_Scikit Learn_Decision Tree

Scikit learn 我们可以选择在sklearn中使用什么样的决策树算法吗？

scikit-learn

Scikit learn 我们可以选择在sklearn中使用什么样的决策树算法吗？,scikit-learn,decision-tree,Scikit Learn,Decision Tree,我的问题是，我们可以选择在sklearn中使用什么样的决策树算法吗在sklearn的用户指南中，提到使用了CART算法的优化版本我们可以改成其他算法，比如C4.5吗否。请参见但有一个参数标准，我们可以选择使用“基尼”或“熵”：条件：字符串，可选（default=“gini”）要测量的函数分裂的性质。支持的标准是基尼的“基尼” 杂质和信息增益的“熵” 请看你的确切意思是什么？缺少的值和分类变量当前未处理，并且没有后期修剪，只有预修剪。C4.5不是一个真正的算法，它是一个程序，对吗？ s

我的问题是，我们可以选择在sklearn中使用什么样的决策树算法吗

在sklearn的用户指南中，提到使用了CART算法的优化版本

我们可以改成其他算法，比如C4.5吗

否。请参见

但有一个参数标准，我们可以选择使用“基尼”或“熵”：

条件：字符串，可选（default=“gini”）要测量的函数分裂的性质。支持的标准是基尼的“基尼” 杂质和信息增益的“熵”

请看

你的确切意思是什么？缺少的值和分类变量当前未处理，并且没有后期修剪，只有预修剪。C4.5不是一个真正的算法，它是一个程序，对吗？

scikit-learn uses an optimised version of the CART algorithm.

clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion="entropy")