决策树分类，决策树深度，特征选择标准，叶子结点最小样本数，贝叶斯分类 Decision_tree
文件： Decision_tree_Iris_data.py：手写决策树代码（Iris数据集）（实验一）；
Decision_tree_contrast.py：对比实验（实验二）；
Decision_tree_contrast.ipynb：对比实验（实验二）（推荐）；
Decision_tree_contrast.html: 对比实验（实验二）（推荐）；
Decision_tree_contrast.pdf：对比实验（实验二）；
requirements.txt：安装依赖
所有程序均在Python3.6版本实现 运行程序前，需要安装对应的工具包：pip install -r requirements.txt
（PS: 为了更好地可视化决策树，需要安装graphviz。流程如下：
第一步是安装graphviz。下载地址在：http://www.graphviz.org/ 如果你是linux，可以用apt-get或者yum的方法安装。如果是windows，就在官网下载msi文件安装。无论是linux还是windows，装完后都要设置环境变量，将graphviz的bin目录加到PATH，比如我是windows，将C:/Program Files (x86)/Graphviz2.38/bin/加入了PATH
第二步是安装python插件graphviz： pip install graphviz
第三步是安装python插件pydotplus。这个没有什么好说的: pip install pydotplus)
参考：https://blog.csdn.net/t949500898/article/details/107399267