一个决策树分类器。
参数：
criterion：string类型，可选参数（默认=”gini”）。度量划分属性质量：”gini”指基尼不纯度（Gini impurity）；”entropy”指信息增益。splitter：string类型，可选参数（默认=”best”）。每个结点选择划分属性的策略：“best”选择最好的划分；”random”选择最好的随机划分。max_features：int或float或string类型或None，可选参数（默认=None）。选择划分时所用的特征数目： 若是int类型，则使用max_features个特征；若是float类型，则使用int(max_features*特征总数)个特征；若是”auto“或”sqrt“，则使用sqrt(特征总数)个特征；若是“log2”，则使用log2(特征总数)个特征；若是None，则使用全部特征。max_depth：int类型或None，可选参数（默认=None）。树的最大深度。min_samples_split：int或float类型，可选参数（默认=2）。划分一个内部结点所需的最小样本数：若是int类型，则最少使用min_samples_split个样本；若是float类型，则最少使用ceil(min_samples_split*特征总数)个样本。min_samples_leaf：int或float类型，可选参数（默认=1）。叶子结点所需的最小样本数：若是int类型，则最少为min_samples_leaf个样本；若是float类型，则最少为ceil(min_samples_leaf*特征总数)个样本。min_weight_fraction_leaf：float类型，可选参数（默认=0）。限制了叶子节点所有样本权重和的最小值，如果小于这个值，则会和兄弟节点一起被剪枝。max_leaf_nodes：int类型或None，可选参数（默认=None）。叶子结点数目最大值。class_weight：dict或list或”balanced”或None，可选参数（默认=None）。类别权重：
dict：{类别标签：权重}指定类别权重；list：多输出问题，应给定一个包含多个dict的list参数；“balanced”：自动调整类别权重根据类别样本个数所占比例：样本总数/（类别的样本数）；random_state：int类型或RandomState实例或None，可选参数（默认=None）。
若是int，random_state是随机数生成器的种子；若是RandomState实例，random_state是随机数生成器；若是None，则随机数生成器是使用np.random的RandomState实例。min_impurity_split：float类型，可选参数（默认=1e-7）。树增长的早停阈值：如果某结点的不纯度小于这个阈值，则该结点为叶子结点。
presort：bool类型，可选参数（默认=False）。是否在拟合过程中预排序数据to加速寻找最好的划分：对于样本量大的决策树，设为True可能会减慢训练过程；当使用样本量少或者受限深度的决策树，设置为true会加速训练。
属性：
classes_：类别标签（数组或列表）
feature_importances_：特征重要性（数组）
max_features_：max_features的inferred（推测？）值（int）
n_classes_：类别数目（int）
n_features_：特征数目（int）
n_outputs_：输出数目（int）
tree_：树对象
方法（只列举了函数必选参数）：
apply(X)：返回每个样本被预测的叶子结点索引
decision_path(X)：返回决策路径fit(X,y)：基于训练集(X,y)构建一个决策树分类器fit_transform(X)：Fit to data, then transform it.（网上查阅：transform方法主要用来对特征进行转换，fit方法的主要工作是获取特征信息和目标值信息。）get_params：获取参数predict(X)：预测Xde类别或回归值predict_log_proba(X)：预测输入样本的类别对数概率predict_proba(X)：：预测输入样本的类别概率score(X,y)：返回给定测试数据集(X,y)的平均精确度set_params(**params)：设置参数，**params指输入参数为字典类型数据 参数：
-criterion：string类型，可选参数（默认=”gini“）。度量划分属性质量：”mse”指均方误差，”mae“指平均绝对误差。
其余参数同DecisionTreeClassofier，但是没有class_weight这个参数。
属性和方法也和DecisionTreeClassofier一致，没有class_这个属性。
