splitter也是用来控制决策树中的随机选项的,有两种输入值,输入”best",决策树在分枝时虽然随机,但是还是会优先选择更重要的特征进行分枝(重要性可以通过属性feature_importances_查看),输入“random",决策树在分枝时会更加随机,树会因为含有更多的不必要信息而更深更大,并因这些不必要信息而降低对训练集的拟合。这也是...