之前我对机器学习方面一点都不懂，这2天看到决策树的功能，我想用决策树实现下面一个功能，比如我有5条数据,3个字段Y，X1,X2:
Y X1 X2
0 10 12
1 100 100
0 30 22
0 40 50
1 300 600
Y代表 0是好数据，1是坏数据，X1，X2就是2个指标字段
我想要通过决策树知道x1,x2在什么条件下查出来的数中只有Y = 1的，比如x1 >= 1 and x2 >= 100,则Y的结果100%是1。
我简单写了一段python，用大约1000W的样本数据，生成了一个决策树图，但是并不是我想要的，图里每个节点都是某条件下，Y = 1和Y = 0的占比，而我只想要占比values = [1.0 ,0.0]的如下图,
另外还有个问题是，我的坏数据和好数据的比例是1:9 ,也就是100W坏数据，900W好数据，而图里这个树向着好数据倾斜，一直在计算什么样的条件可以查到更多的好数据，和我的需求是反的，我想要的事坏数据，请大神指点
Y X1 X2
0 10 12
1 100 100
0 30 22
0 40 50
1 300 600
Y代表 0是好数据，1是坏数据，X1，X2就是2个指标字段
我想要通过决策树知道x1,x2在什么条件下查出来的数中只有Y = 1的，比如x1 >= 1 and x2 >= 100,则Y的结果100%是1。
我简单写了一段python，用大约1000W的样本数据，生成了一个决策树图，但是并不是我想要的，图里每个节点都是某条件下，Y = 1和Y = 0的占比，而我只想要占比values = [1.0 ,0.0]的如下图,
另外还有个问题是，我的坏数据和好数据的比例是1:9 ,也就是100W坏数据，900W好数据，而图里这个树向着好数据倾斜，一直在计算什么样的条件可以查到更多的好数据，和我的需求是反的，我想要的事坏数据，请大神指点
