四、目标权重参数（用的少）
控制目标权重，保持样本标签平衡（不平衡：某类标签占比大，决策树会向占比大标签偏移）
1、class_weight
1）给少量标签更多权重，参数默认None（所有标签相同权重）
2、min_weight_fraction_leaf
1）基于权重的剪枝参数，比min_samples_leaf更偏向主导类
2）样本加权使用此参数剪枝
重要接口
1、fit训练，score
2、apply测试样本叶子节点索引，predict返回测试样本分类或回归标签结果（只输入训练集特征，不需要标签y)
注：所有接口中要求输入x_test或x_train部分必须输入二维矩阵，不接受任何一维矩阵输入，若数据只有一个样本，reshape(-1,1)增维
#apply返回每个测试样本所在叶子节点的索引
clf.apply(xtext)
#predict返回每个测试样本的分类、回归结果
clf.predict(xtest)
目标权重参数
class_weight & min_weight_fraction_leaf
在银行要 判断“一个办了信用卡的人是否会违约”，就是是vs否（1%：99%）的比例。这种分类状况下，即便模型什么也不 做，全把结果预测成“否”，正确率也能有99%。因此我们要使用class_weight参数对样本标签进行一定的均衡，给 少量的标签更多的权重，让模型更偏向少数类，向捕获少数类的方向建模。
有了权重之后，样本量就不再是单纯地记录数目，而是受输入的权重影响了，因此这时候剪枝，就需要搭配min_ weight_fraction_leaf这个基于权重的剪枝参数来使用。另请注意，基于权重的剪枝参数（例如min_weight_ fraction_leaf）将比不知道样本权重的标准（比如min_samples_leaf）更少偏向主导类。如果样本是加权的，则使 用基于权重的预修剪标准来更容易优化树结构，这确保叶节点至少包含样本权重的总和的一小部分。
重要的属性和接口
sklearn中许多算法的接口都是相似的，比如说我们之前已经用到的fit和score，几乎对每个算法都可以使用。除了 这两个接口之外，决策树最常用的接口还有apply和predict。
如果你的数据的确只有一个特征，那必须用reshape(-1,1)来给 矩阵增维；如果你的数据只有一个特征和一个样本，使用reshape(1,-1)来给你的数据增维。
决策树模型天生对环形数据没有良好的训练效果。
第一个是月亮型数据集、第二个是环形数据集、第三个是对半分数据集。分类树天生不擅长环形数据。每个模型都有自己的决策上限，所以一个怎样调整都无法提升 表现的可能性也是有的。当一个模型怎么调整都不行的时候，我们可以选择换其他的模型使用，不要在一棵树上吊 死。顺便一说，最擅长月亮型数据的是最近邻算法，RBF支持向量机和高斯过程；最擅长环形数据的是最近邻算法和高斯过程；最擅长对半分的数据的是朴素贝叶斯，神经网络和随机森林。
