我是机器学习的初学者，正在试验决策树。 我正在查看决策树http://scikit-learn.org/dev/_images/iris.svg 的这种可视化，并想知道错误值的含义。是基尼指数还是信息增益还是什么？也会欣赏它直观的含义。
【问题讨论】：
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在这个具体示例中，节点的“错误”是到达该节点的所有示例的基尼指数。
一般来说，节点的“误差”取决于具体的杂质标准（例如分类的基尼系数或熵以及回归的均方误差）。
直观地说，您可以将杂质标准（基尼系数和熵）都视为衡量多集合的同质性的指标。 如果多集合主要包含一种类型的元素（这也称为“纯”，因此称为“杂质标准”），则它是同质的。 在我们的例子中，多集合的元素是到达相应节点的类标签。 当我们拆分一个节点时，我们希望得到的分区是纯的——这意味着类被很好地分离（一个分区主要包含一个类的实例）。
在criterion="entropy" 和二元分类的情况下，1.0 的错误意味着节点中有相同数量的正负样本（最不均匀的多集）。
您可以通过其tree_ 属性访问位于DecisionTreeClassifier 或DecisionTreeRegressor 基础的树数据结构，该属性包含扩展类型sklearn.tree._tree.Tree 的on 对象。该对象将树表示为一系列并行的 numpy 数组。数组init_error保存了每个节点的初始误差；如果节点是分裂节点，best_error 保存两个分区的错误之和。
有关详细信息，请参阅 https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/master/sklearn/tree/_tree.pyx#L45 中的类文档。
【讨论】：