Statistics 对于Rapidminer中的决策树，哪些参数是最好的

我有一组具有14个常规属性的数据。我正试图根据此训练数据在rapidminer中创建最佳决策树，以便在评分数据中使用此树

但是，我不确定决策树使用什么参数（例如：标准、最小增益、置信度等）？ 我也不确定哪些（如果有的话）其他运营商可以/应该应用于我的模型

有谁能给我一些关于什么最有效的一般建议吗

我所掌握的数据是试图确定是否有人开设了一个新的银行账户，他们是否有良好的信誉。我有诸如信用状况、账户类型、历史、就业、性别、工作等信息

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谢谢。

一般来说，样本数量将有助于更好地进行机器学习。请参考此链接。这可能对您有所帮助。

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我已经读过了，但它没有完全解释为什么您会为提供的数据选择某些值。这就是我需要解释的地方？你是在问选择哪些属性以及为什么？或者，我们为模型提供的各种输入参数是什么？为什么？你能澄清一下吗。谢谢。我已经读过了，但它并没有完全解释为什么你会为你提供的数据选择某些值。这就是我需要解释的地方？你是在问选择哪些属性以及为什么？或者，我们为模型提供的各种输入参数是什么？为什么？你能澄清一下吗。谢谢