export_graphviz#

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')[source]#

以 DOT 格式导出决策树。

此函数生成决策树的 GraphViz 表示，然后将其写入 out_file。导出后，可以使用例如以下方式生成图形渲染

$ dot -Tps tree.dot -o tree.ps      (PostScript format)
$ dot -Tpng tree.dot -o tree.png    (PNG format)

显示的样本计数会根据可能存在的任何 sample_weights 进行加权。

更多信息请参阅用户指南。

参数:

decision_treeobject: 要导出到 GraphViz 的决策树估计器。
out_fileobject or str, default=None: 输出文件的句柄或名称。如果为 None，则结果将作为字符串返回。

版本 0.20 中已更改: out_file 的默认值从 “tree.dot” 更改为 None。
max_depthint, default=None: 表示的最大深度。如果为 None，则完全生成树。
feature_namesarray-like of shape (n_features,), default=None: 包含特征名称的数组。如果为 None，将使用通用名称（“x[0]”、“x[1]”等）。
class_namesarray-like of shape (n_classes,) or bool, default=None: 每个目标类按升序排列的名称。仅与分类相关，不支持多输出。如果为 True，则显示类名的符号表示。
label{‘all’, ‘root’, ‘none’}, default=’all’: 是否显示关于不纯度等的描述性标签。选项包括 ‘all’（在每个节点显示）、‘root’（仅在顶部根节点显示）或 ‘none’（不在任何节点显示）。
filledbool, default=False: 设置为 True 时，绘制节点以指示分类的多数类、回归的值极端性或多输出的节点纯度。
leaves_parallelbool, default=False: 设置为 True 时，将所有叶节点绘制在树的底部。
impuritybool, default=True: 设置为 True 时，在每个节点显示不纯度。
node_idsbool, default=False: 设置为 True 时，在每个节点上显示 ID 号。
proportionbool, default=False: 设置为 True 时，将“values”和/或“samples”的显示分别更改为比例和百分比。
rotatebool, default=False: 设置为 True 时，将树的方向从上到下改为从左到右。
roundedbool, default=False: 设置为 True 时，绘制带有圆角的节点框。
special_charactersbool, default=False: 设置为 False 时，忽略特殊字符以实现 PostScript 兼容性。
precisionint, default=3: 每个节点的不纯度、阈值和值属性中的浮点数精度位数。
fontnamestr, default=’helvetica’: 用于渲染文本的字体名称。

返回:

dot_datastr: GraphViz dot 格式的输入树的字符串表示。仅当 out_file 为 None 时返回。

版本 0.18 新增。

示例

>>> from sklearn.datasets import load_iris
>>> from sklearn import tree

>>> clf = tree.DecisionTreeClassifier()
>>> iris = load_iris()

>>> clf = clf.fit(iris.data, iris.target)
>>> tree.export_graphviz(clf)
'digraph Tree {...

export_graphviz#

本页