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
Coffeeee1 小时前
两个例子,帮你快速理解什么是Token
人工智能·程序员·ai编程
饼干哥哥1 小时前
用AI全自动剪辑,日更 100条爆款视频——HyperFrames、Remotion、Git使用入门
人工智能·机器学习·ai编程
用户83244598541321 小时前
深入拆解 AlexNet:跟着一张猫咪照片,看数据如何流动
人工智能
饼干哥哥1 小时前
开源Skills|搭建亚马逊动态关键词库系统,每天抓SSS级机会词
人工智能·深度学习·数据分析
Weigang2 小时前
别等 Agent 上线后补评估:先用 DeepEval 写失败样本
人工智能
MomentYY2 小时前
AI 到底是“懂”,还是在“猜”?
前端·人工智能·ai编程
拾光拾趣录2 小时前
为什么采用多路检索而不是单一向量检索?
人工智能
拾光拾趣录2 小时前
Agent 编排器是怎么设计的?为什么这样设计?
人工智能
拾光拾趣录2 小时前
为什么选择 ReAct 模式而不是 Plan-and-Execute?
人工智能
武子康3 小时前
调查研究-196 CEO-Bench:Agent 不再只是“做任务“,而是要学会“经营一个系统“
人工智能