scikit-learn默认使用哪种决策树算法？

Question

有两种构建决策树的算法，例如CART（分类和回归树），ID3（迭代二分法器3）等

默认情况下，scikit-learn使用哪种决策树算法？

当我看一些决策树python脚本时，它会神奇地通过fit和predict函数产生结果。

scikit-learn是否根据数据巧妙地选择了最佳决策树算法？

Answer 1

它不会自动这样做。

如果我们查看sklearn.tree.DecisionTreeClassifier页，则可以看到默认标准是基尼杂质。

还有一个选项可以使用熵代替标准。

请注意，CART使用基尼杂质，而ID3使用熵作为分离标准。

Answer 2

他们实际上使用CART，但分裂标准既是基尼系数又是熵。您可以查看How to tune a Decision Tree?，了解幕后情况。