一、决策树介绍
决策树是机器学习中常用的分类方法之一，它可以通过树形结构来表示决策规则。树的每个节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果，最终每个叶节点代表一个分类结果。决策树可以通过训练集数据构建出来，而且它的结果易于理解解释，因此被广泛应用于各个领域，比如生物信息、医学诊断、金融分析等。
在sklearn中，决策树算法主要集中在DecisionTreeClassifier和DecisionTreeRegressor两个类上。其中，DecisionTreeClassifier适用于分类问题，DecisionTreeRegressor适用于回归问题。
二、决策树的参数调整
参数调整是使用决策树时必须关注的一个问题，因为参数的不同设定可能会影响模型的性能。下面我们将介绍一些决策树的常用参数以及它们在sklearn中的设置方法。
1. criterion：选择衡量标准
衡量标准可以用来衡量每个属性的重要性，sklearn中提供两种选择：gini和entropy。
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
dtc = DecisionTreeClassifier(criterion='gini')
上述代码中决策树使用gini做为衡量标准。
2. max_depth：设置最大深度
最大深度设置了树的最大层数，它的默认值是None，即没有限制。max_depth设置可以用来避免过拟合。
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
dtc = DecisionTreeClassifier(max_depth=5)
上述代码中决策树最大深度为5。
3. min_samples_split：设置分裂最小样本数
min_samples_split设置了分裂的最小样本数。如果样本数小于该值，则不再进行分裂。这个参数也可以用来避免过拟合。
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
dtc = DecisionTreeClassifier(min_samples_split=10)
上述代码中决策树的分裂最小样本数为10。
三、决策树的应用场景
决策树在实际应用中有很广泛的场景，我们这里举几个例子。
1. 生物学研究
决策树可以应用于生物学研究中，比如DNA序列分析、蛋白质二级结构预测等。这些领域的研究常常需要处理大量的数据，而决策树算法可以快速处理并准确分类。
2. 金融分析
决策树可以应用于金融风险管理和信用评估中，帮助银行等金融机构识别高风险客户并预测违约率。
3. 医学诊断
决策树可以应用于医学诊断中，帮助医生做出更准确的诊断结果。比如，可以用决策树来预测一个患者是否患有某种疾病。
四、sklearn决策树的实践例子
下面我们来看一个简单的示例，使用sklearn决策树算法来对鸢尾花数据集进行分类。
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
clf = DecisionTreeClassifier(criterion='gini', max_depth=3, min_samples_split=5)
clf.fit(X_train, y_train)
print("Train score:", clf.score(X_train, y_train))
print("Test score:", clf.score(X_test, y_test))上述代码中，我们使用iris数据集，将数据集划分为30%的测试集和70%的训练集。然后，我们使用sklearn的DecisionTreeClassifier构建决策树，并设置了criterion为'gini'，max_depth为3，min_samples_split为5。最后输出训练分数和测试分数。
五、总结
本文介绍了sklearn决策树的基本原理，以及常用的三个参数，分别是criterion、max_depth和min_samples_split。此外，我们还举了几个决策树应用场景，包括生物学研究、金融分析和医学诊断等。最后，我们还给出了一个简单的示例，使用sklearn决策树算法对鸢尾花数据集进行分类。
