sklearn 的交叉验证和决策树，用起来还挺顺手的，是你想快速验证模型效果的时候。这套流程逻辑清晰，代码也不复杂，适合拿来练手或者用在小型项目上。结合一些网上的例子，比如 Spark 和 MapReduce 的实现方式，也能拓宽下思路，挺有意思的。

交叉验证的核心就是把数据分几份，轮流当测试集，其它当训练集。用cross_val_score一行搞定，输出结果也直观，适合初步评估模型。

决策树就更经典了，分类任务里表现还不错。用DecisionTreeClassifier配合fit方法，几行代码就能训练模型。比如你有一份 CSV 数据，丢进去，跑个几轮交叉验证，马上能看到哪个特征比较关键。

除了 sklearn，其它相关实现也挺值得看看。比如Spark 的 Pipeline配合决策树做分类，还支持交叉验证；MapReduce 版本虽然有点重，但能学到分布式的思路。

另外一些资源像决策树模型构建、Python 实现解析，都写得比较细，适合按图索骥。你要是刚接触，也可以看看决策树简介和应用示例，比较容易上手。

如果你正准备做个分类模型，不妨用 sklearn 先跑起来，调试方便，响应也快。想进阶，再看看分布式和压缩包里的实现，蛮有收获的哦。