《Python大数据分析与应用实战》主要介绍大数据分析、人工智能的实战应用。全书共9 章，通过8 个大型的数据分析案例，系统地介绍常用的数据分析方法。 这8 个大型案例涉及数据可视化方法，回归、聚类、决策树、朴素贝叶斯等机器学习算法，以及深度学习算法等内容。各章程序在Python 3.8.5 环境下编写完成，在案例编写过程中，涉及Pandas、NumPy、Matplotlib 等Python 中常用的依赖库，最大限度地帮助读者掌握相关知识内容。每个案例之间相互独立，读者可以根据自己的兴趣选择相关章节进行学习。 《Python大数据分析与应用实战》内容丰富，通俗易懂，以实操为目的帮助用户快速掌握相关技能。书中案例程序全码解析，注释完备，在编程环境下经过简单的修改便可以使用。本书不仅适合大数据分析、人工智能相关领域的入门读者使用，也适合有一定基础的读者进行实战时参考，同时适合本科生、研究生及对Python 感兴趣的读者阅读。

6.3.3利用scikit-learn库实现决策树风险控制算法

6.3.3利用scikit-learn库实现决策树风险控制算法