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
果冻人工智能6 分钟前
只让 AI 写点坏代码,它却学坏了整颗心
人工智能
zy_destiny15 分钟前
【工业场景】用YOLOv12实现饮料类别识别
人工智能·python·深度学习·yolo·机器学习·计算机视觉·目标跟踪
姚瑞南17 分钟前
从模糊感知到量化评估:构建一个Prompt打分工具
人工智能·自然语言处理·chatgpt·prompt·aigc
机器之心22 分钟前
ICLR 2025 Spotlight | 参数高效微调新范式!上海交大联合上海AI Lab推出参数冗余微调算法
人工智能
机器之心32 分钟前
OpenAI的AI复现论文新基准,Claude拿了第一名
人工智能
Niuguangshuo36 分钟前
Python设计模式:代理模式
开发语言·python·代理模式
骑猪兜风23338 分钟前
没有人知道“他妈的” 智能体到底是什么
人工智能·openai·ai编程
www_pp_39 分钟前
# 实时人脸识别系统:基于 OpenCV 和 Python 的实现
人工智能·python·opencv
果冻人工智能40 分钟前
MCP:让 AI 应用更聪明,只需几分钟
人工智能
人工智能培训咨询叶梓1 小时前
LLAMAFACTORY:一键优化大型语言模型微调的利器
人工智能·语言模型·自然语言处理·性能优化·调优·大模型微调·llama factory