在Tom Mitchell的机器学习书中，有一个众所周知的问题，即根据以下数据构建决策树，其中“Play ball”是目标变量。

生成的树如下

我想知道是否可以使用scikit-learn构建这棵树。我发现了一些例子，其中决策树可以表示为

export_graphviz(clf) Source(export_graphviz(clf, out_file=None))

然而，看起来scikit-learn对于分类数据的处理效果不佳，数据必须被二值化成多个列。因此，结果上不可能构建出与图片中完全相同的树。这是正确的吗？

回答：

是的，使用scikit-learn不可能构建出这样的树，这是正确的。

主要原因是这是一棵三叉树（节点最多有三个子节点），而scikit-learn只实现了二叉树 – 节点只有两个或没有子节点：

cdef class Tree:    """Array-based representation of a binary decision tree....

然而，可以得到一个等价的二叉树形式

Outlook == Sunny    true  => Humidity == High        true  => no        false => yes          false => Outlook == Overcast        true  => yes        false => Wind == Strong            true  => no            false => yes