sklearn.tree.export_graphviz

cpp 复制代码
sklearn.tree.export_graphviz(decision_tree,              
                             out_file=None,              
                             *,
                             max_depth=None,             
                             feature_names=None,         
                             class_names=None,           
                             label='all',                
                             filled=False,               
                             leaves_parallel=False,      
                             impurity=True,              
                             node_ids=False,             
                             proportion=False,           
                             rotate=False,               
                             rounded=False,              
                             special_characters=False,   
                             precision=3,                
                             fontname='helvetica'        
)
  • decision_tree, 决策树分类器,要导出到 GraphViz的决策树
  • out_file=None, 要导出到 GraphViz 的决策树
  • *,
  • max_depth=None, 整数,默认=无。表示的最大深度。如果没有,则完全生成树。
  • feature_names=None, 每个函数的名称。如果 None 将使用通用名称("feature_0"、"feature_1"、...)。
  • class_names=None, 每个目标类别的名称按数字升序排列。仅与分类相关,不支持multi-output。如果 True ,则显示类名的符号表示。
  • label='all', {'all', 'root', 'none'},默认='全部';是否显示杂质标签等。选项包括'all' 显示在每个节点,'root' 仅显示在顶部根节点,或'none' 不显示在任何节点。
  • filled=False, 布尔,默认=假。当设置为 True 时,绘制节点以指示分类的多数类、回归值的极值或 multi-output 的节点纯度。
  • leaves_parallel=False, 布尔,默认=假。当设置为 True 时,在树的底部绘制所有叶节点。
  • impurity=True, 布尔,默认=真。当设置为 True 时,显示每个节点的杂质。
  • node_ids=False, 布尔,默认=假。当设置为 True 时,在每个节点上显示 ID 号。
  • proportion=False, 布尔,默认=假。当设置为 True 时,将 'values' 和/或 'samples' 的显示分别更改为比例和百分比。
  • rotate=False, 布尔,默认=假。当设置为 True 时,将树从左到右而不是自上而下。
  • rounded=False, 布尔,默认=假。当设置为 True 时,绘制圆角节点框。
  • special_characters=False, 布尔,默认=假。当设置为 False 时,忽略特殊字符以兼容 PostScript。
  • precision=3, 整数,默认=3。每个节点的杂质、阈值和值属性值中浮点精度的位数。
  • fontname='helvetica' str,默认='helvetica'。用于呈现文本的字体名称。
相关推荐
小猿君3 分钟前
Claude 入口砍到只剩一个,GPT-6 已经能自己连干 24 小时
人工智能·chatgpt·agi
goujunwe6 分钟前
从效果衰减到稳定增长:GEO 常态化运维实战指南
人工智能
AR-26710-7 分钟前
Linux Day7——建组/用户、umask、Python脚本
linux·python
朗锐智科_机器视觉11 分钟前
光电传感器:机器视觉的“触发与到位“
人工智能·机器视觉·传感器·工控机·图像采集卡
武子康15 分钟前
TP、PP、DP、EP 如何组合:八张卡,怎样淘汰不合适的配置
人工智能·llm·agent
蓝速科技20 分钟前
桌面双屏翻译机量产调试:三类场景兼容性破局方案丨蓝速科技
运维·数据库·人工智能·科技·技术分享
见闻小天地20 分钟前
脱硫脱硝塔选变频器避坑指南:四方DL500变频器使用体验分享
大数据·运维·人工智能·业界资讯
打工仔折腾 AI28 分钟前
普通摄像头接入AI识别:绿联NAS部署Frigate监控实战
人工智能·后端·python·性能优化·ai agent 实战
kuuailetianzi35 分钟前
第3篇:《变量、数据类型与基本运算》
python
2601_9576382443 分钟前
常佐网络做的裂变小程序会不会被封:实践与思考
人工智能·常佐网络做的裂变小程序会