决策树算法及参数说明
决策树算法是一种常用的机器学习算法，因其简单易用、计算速度快、可解释性强，广泛应用于数据挖掘、机器学习和人工智能等领域。Microsoft 决策树算法支持多个参数，这些参数会对所生成的挖掘模型的性能和准确性产生影响。
参数说明
1. MAXIMUM_INPUT_ATTRIBUTES：定义算法在调用功能选择之前可以处理的输入属性数。如果将此值设置为 0，则表示关闭功能选择。默认值为 255。
这个参数控制着决策树算法可以处理的输入特征数量。如果输入特征数量过多，可能会导致算法计算时间增加、模型复杂度增加等问题。
2. MAXIMUM_OUTPUT_ATTRIBUTES：定义算法在调用功能选择之前可以处理的输出属性数。如果将此值设置为 0，则表示关闭功能选择。默认值为 255。
这个参数控制着决策树算法可以处理的输出特征数量。输出特征数量过多可能会导致模型复杂度增加、计算时间增加等问题。
3. SCORE_METHOD：确定用于计算拆分分数的方法。可用选项包括：Entropy (1)、Bayesian with K2Prior (2) 或 Bayesian Dirichlet Equivalent (BDE) Prior (3)。默认值为 3。
这个参数控制着决策树算法的拆分方式。不同的分数方法可能会对决策树的性能和准确性产生不同的影响。
4. SPLIT_METHOD：确定用于拆分节点的方法。可用选项包括：Binary (1)、Complete (2) 或 Both(3)。默认值为 3。
这个参数控制着决策树算法的拆分方式。不同的拆分方式可能会对决策树的性能和准确性产生不同的影响。
5. MINIMUM_SUPPORT：确定在决策树中生成拆分所需的叶事例的最少数量。默认值为 10。
这个参数控制着决策树算法的最少支持度。如果最少支持度太低，可能会导致决策树模型过拟合。
6. COMPLEXITY_PENALTY：控制决策树的增长。该值较低时，会增加拆分数；该值较高时，会减少拆分数。默认值基于特定模型的属性数，详见以下列表：
对于 1 到 9 个属性，默认值为 0.5。
对于 10 到 99 个属性，默认值为 0.9。
对于 100 或更多个属性，默认值为 0.99。
这个参数控制着决策树算法的复杂度。如果复杂度太高，可能会导致决策树模型过拟合。
7. FORCED_REGRESSOR：强制算法将指示的列用作回归量，而不考虑算法为这些列计算出的重要性。此参数只用于预测连续属性的决策树。
这个参数控制着决策树算法的回归方式。如果强制使用某些列作为回归量，可能会对决策树模型的性能和准确性产生影响。
Microsoft 决策树算法支持多个参数，这些参数会对所生成的挖掘模型的性能和准确性产生影响。了解这些参数的作用和默认值对提高决策树算法的性能和准确性非常重要。
