结构风险及正则化参数在决策树相关算法中的应用

结构风险是指模型在面对未知数据时产生的错误风险，可以理解为过拟合（overfitting）问题。决策树类相关算法是常用的机器学习算法之一，为了控制模型的结构风险，通常会采用正则化参数进行调节。下面将介绍结构风险的概念以及决策树类相关算法中常用的正则化参数，并给出相应的源代码实例。

一、结构风险的概念
结构风险是指由于模型复杂度过高而导致的在未知数据上表现不佳的风险。当模型过于复杂时，模型会过多地记忆训练数据的细节，从而造成泛化能力差的问题。为了避免结构风险，需要限制模型的复杂度并保持模型的泛化能力。

二、决策树类相关算法的正则化参数

1. 最大深度（max_depth）：决策树的最大深度是指每个叶子节点到根节点的最长路径长度。通过限制最大深度可以减少模型的复杂度，防止过拟合。
2. 最小样本划分数（min_samples_split）：指定每个内部节点拆分所需的最小样本数。通过增加最小样本划分数可以限制树的生长，从而减少局部过拟合的可能性。
3. 叶子节点最小样本数（min_samples_leaf）：指定叶子节点所需的最小样本数。通过增加叶子节点最小样本数可以防止模型在训练集中过度细分，减少过拟合的风险。
4. 最大叶子节点数（max_leaf_nodes）：限制决策树的叶子节点数目。通过限制叶子节点数可以控制模型的复杂度，避免过