Scikit learn 如何在决策树中指定拆分？

我正在尝试使用scikit learn提供的函数训练一个用于评估棒球运动员的决策树分类器。然而，我想提前“预先指定”或“强制”一些拆分，这是基于我所知道的关于专家思考方式的真实情况（无论如何都需要合并）。例如，我想基于打击平均值>0.300强制分割

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一个相关的问题是——我是否可以“预加载”一个先前训练过的决策树模型，然后在后续训练中“更新”它？还是每次运行决策树分类器时都需要重新学习所有规则？我在这里试图做的类比是转移学习，但应用it决策树。

我预先指定拆分的方法是创建多棵树。将玩家分成两组，平均得分>0.3的玩家，对于第二个问题，答案大多是否定的。DecisionTree需要查看所有数据以确定最佳分割，因此转移学习很困难。