export_text#

sklearn.tree.export_text(decision_tree, *, feature_names=None, class_names=None, max_depth=10, spacing=3, decimals=2, show_weights=False)[source]#

生成显示决策树规则的文本报告。

注意，可能不支持向后兼容性。

参数:
decision_treeobject

要导出的决策树估计器。它可以是 DecisionTreeClassifier 或 DecisionTreeRegressor 的实例。

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（“feature_0”、“feature_1”等）。

class_namesarray-like of shape (n_classes,), 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 None，类名将委托给 decision_tree.classes_；

  • 否则，将使用 class_names 作为类名，而不是 decision_tree.classes_。 class_names 的长度必须与 decision_tree.classes_ 的长度匹配。

在版本 1.3 中新增。

max_depthint, default=10

仅导出树的前 max_depth 层。被截断的分支将标记为“...”。

spacingint, default=3

边缘之间的空格数。值越高，结果越宽。

decimalsint, default=2

要显示的小数位数。

show_weightsbool, default=False

如果为 True，分类权重将导出到每个叶子上。分类权重是每个类的样本数量。

返回:
reportstr

决策树中所有规则的文本摘要。

示例

>>> from sklearn.datasets import load_iris
>>> from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
>>> from sklearn.tree import export_text
>>> iris = load_iris()
>>> X = iris['data']
>>> y = iris['target']
>>> decision_tree = DecisionTreeClassifier(random_state=0, max_depth=2)
>>> decision_tree = decision_tree.fit(X, y)
>>> r = export_text(decision_tree, feature_names=iris['feature_names'])
>>> print(r)
|--- petal width (cm) <= 0.80
|   |--- class: 0
|--- petal width (cm) >  0.80
|   |--- petal width (cm) <= 1.75
|   |   |--- class: 1
|   |--- petal width (cm) >  1.75
|   |   |--- class: 2
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