<div dir="ltr"><div>I am trying to use scikit-learn for building decision trees 
representing fully defined many-to-one functions. i.e. f(x1, x2, ..., 
xn) = f(x1', x2', ..., xn') if and only if x1 = x1', x2 = x2' and so on.
 In such a scenario, it seems clear that it is possible to construct 
trees which have pure leaves as long as min_samples_split = 2 and I am 
not setting any other parameters which might stop the splitting. My 
question is whether the decision tree builder in scikit-learn can indeed
 give me a perfect representation, i.e where all leaf nodes are pure. 
This would imply that tree.predict(x) = f(x).</div><div><br></div><div>Thanks and best regards.</div></div>