使用scikit-learn构建树-实验 介绍 按照上一课中看到的简单示例，现在将为更复杂的数据集构建决策树。 该实验室涵盖了标准机器学习实践的所有主要领域，从数据获取到结果评估。 我们将按照上一课中看到的相同结构，继续使用Scikit-learn和Pandas库进行此分析。 目标 在本实验中，您将： 使用scikit-learn拟合决策树分类模型 使用熵和信息增益来确定在每个节点上分割的最佳属性 使用Python绘制决策树 UCI钞票认证数据集 在本实验中，您将使用一个流行的分类数据集称为“