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
奈落242 小时前
AI辅助的另一面:从2026年国际AI安全报告的“故障”清单到国内专家的可靠性短板,自主行动的Agent为什么更难及时干预
人工智能·安全·agent·本地部署·ai 办公
火山引擎开发者社区3 小时前
eMudhra 证书失陷:容器用户最容易忽略的镜像信任链漏洞
人工智能
LabVIEW开发5 小时前
LabVIEW 机载 DIAL:每秒万次甲烷测量
人工智能·labview·labview知识·labview功能·labview程序
实名上网宋凯宣5 小时前
Django
后端·python·django
飞猫的边缘AI5 小时前
英特尔量子生意
人工智能·量子计算·边缘ai
深蓝AI5 小时前
桌面 Agent 缺的不是视觉:Vercel 开源 agent-desktop,用无障碍树 ref 替代截图坐标
人工智能·程序员
镜子AI6 小时前
镜子AI 技术复盘:三条自动化链路上的“停止条件“设计
运维·人工智能·自动化
向哆哆6 小时前
羊行为目标检测数据集:4类别、2,000张图像 | 目标检测
人工智能·yolo·目标检测·目标跟踪
如若1236 小时前
【论文复现】CoFailMed:从零复现医学图像分割的共享失败审计,含完整代码流程与科研绘图
人工智能·python
赛博守夜人7 小时前
AI安全攻防与治理之十六:对抗样本、恶意文件与多模态攻击,AI 内容安全检测的真实盲区
人工智能·安全