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
FL16238631298 分钟前
[C#][winform]基于yolov11的淡水鱼种类检测识别系统C#源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
人工智能·yolo·目标跟踪
爱笑的眼睛1135 分钟前
从 Seq2Seq 到 Transformer++:深度解构与自构建现代机器翻译核心组件
java·人工智能·python·ai
小润nature39 分钟前
AI时代对编程技能学习方式的根本变化(1)
人工智能
yaoh.wang42 分钟前
力扣(LeetCode) 88: 合并两个有序数组 - 解法思路
python·程序人生·算法·leetcode·面试·职场和发展·双指针
执笔论英雄1 小时前
【RL】slime创建actor的流程
python
吴佳浩 Alben1 小时前
Python入门指南(四)
开发语言·后端·python
小智RE0-走在路上2 小时前
Python学习笔记(8) --函数的多返回值,不同传参,匿名函数
笔记·python·学习
AI即插即用2 小时前
即插即用系列 | ECCV 2024 WTConv:利用小波变换实现超大感受野的卷积神经网络
图像处理·人工智能·深度学习·神经网络·计算机视觉·cnn·视觉检测
ZHSH.2 小时前
2026蓝桥杯备赛 | 赛事介绍及python基础(未完)
python·蓝桥杯·数据结构与算法
长安牧笛2 小时前
设计残疾人出行路线规划工具,输入起点终点,自动筛选无障碍通道,电梯,盲道路线,避开台阶和陡坡。
python