本文简要介绍python语言中 sklearn.tree.export_text
的用法。
用法:
sklearn.tree.export_text(decision_tree, *, feature_names=None, max_depth=10, spacing=3, decimals=2, show_weights=False)
构建一个显示决策树规则的文本报告。
请注意,可能不支持向后兼容性。
- decision_tree:对象
要导出的决策树估计器。它可以是 DecisionTreeClassifier 或 DecisionTreeRegressor 的实例。
- feature_names:str列表,默认=无
包含特征名称的长度为 n_features 的列表。如果 None 将使用通用名称(“feature_0”、“feature_1”、...)。
- max_depth:整数,默认=10
仅导出树的前 max_depth 级别。截断的分支将标有“…”。
- spacing:整数,默认=3
边之间的空格数。它越高,结果越宽。
- decimals:整数,默认=2
要显示的小数位数。
- show_weights:布尔,默认=假
如果为真,则将在每个叶子上导出分类权重。分类权重是每个类的样本数。
- report:str
决策树中所有规则的文本摘要。
参数:
返回:
例子:
>>> 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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注:本文由纯净天空筛选整理自scikit-learn.org大神的英文原创作品 sklearn.tree.export_text。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。