# Для создания и обучения дерева решений с помощью scikit-lear | Data Science on Python (Russia)

# Для создания и обучения дерева решений с помощью scikit-learn мы можем использовать модуль DecisionTreeClassifier. Для начала нам нужно импортировать модуль:

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# Затем мы можем создать экземпляр класса DecisionTreeClassifier и передать ему необходимые параметры:

clf = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy', max_depth=3)

# Здесь мы указали критерий для построения дерева решений (criterion='entropy') и максимальную глубину дерева (max_depth=3).

# Теперь мы можем обучить наше дерево решений с помощью метода fit:

clf.fit(X_train, y_train)

# Здесь X_train и y_train - наборы данных для обучения.

# После обучения мы можем использовать наше дерево решений для предсказания на новых данных:

y_pred = clf.predict(X_test)

# Здесь X_test - набор данных для предсказания.