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')[Quelle]#
Exportiert einen Entscheidungsbaum im DOT-Format.
Diese Funktion generiert eine GraphViz-Darstellung des Entscheidungsbaums, welche dann in
out_filegeschrieben wird. Nach dem Export können grafische Darstellungen mit Hilfe von zum Beispiel$ dot -Tps tree.dot -o tree.ps (PostScript format) $ dot -Tpng tree.dot -o tree.png (PNG format)
Die angezeigten Stichprobenergebnisse werden mit eventuell vorhandenen Stichprobengewichten gewichtet.
Lesen Sie mehr im Benutzerhandbuch.
- Parameter:
- decision_treeobjekt
Der Entscheidungsbaum-Schätzer, der nach GraphViz exportiert werden soll.
- out_fileobjekt oder str, default=None
Handle oder Name der Ausgabedatei. Wenn
None, wird das Ergebnis als Zeichenkette zurückgegeben.Geändert in Version 0.20: Der Standardwert von out_file wurde von “tree.dot” auf None geändert.
- max_depthint, Standard=None
Die maximale Tiefe der Darstellung. Wenn None, wird der Baum vollständig generiert.
- feature_namesarray-ähnlich der Form (n_features,), default=None
Ein Array, das die Feature-Namen enthält. Wenn None, werden generische Namen verwendet (“x[0]”, “x[1]”, …).
- class_namesarray-ähnlich der Form (n_classes,) oder bool, default=None
Namen jeder der Zielklassen in aufsteigender numerischer Reihenfolge. Nur relevant für Klassifikation und nicht unterstützt für Multi-Output. Wenn
True, wird eine symbolische Darstellung des Klassennamens angezeigt.- label{‘all’, ‘root’, ‘none’}, default=’all’
Ob informative Labels für Unreinheit usw. angezeigt werden sollen. Optionen sind ‘all’ (alle anzeigen), ‘root’ (nur am obersten Wurzelknoten anzeigen) oder ‘none’ (an keinem Knoten anzeigen).
- filledbool, default=False
Wenn auf
Truegesetzt, werden Knoten eingefärbt, um die Mehrheitsklasse für Klassifikation, die Extremität von Werten für Regression oder die Reinheit des Knotens für Multi-Output anzuzeigen.- leaves_parallelbool, default=False
Wenn auf
Truegesetzt, werden alle Blattknoten am unteren Rand des Baumes gezeichnet.- impuritybool, default=True
Wenn auf
Truegesetzt, wird die Unreinheit an jedem Knoten angezeigt.- node_idsbool, default=False
Wenn auf
Truegesetzt, wird die ID-Nummer auf jedem Knoten angezeigt.- proportionbool, default=False
Wenn auf
Truegesetzt, werden die Anzeige von ‘values’ und/oder ‘samples’ zu Anteilen bzw. Prozent umgewandelt.- rotatebool, default=False
Wenn auf
Truegesetzt, wird der Baum von links nach rechts statt von oben nach unten orientiert.- roundedbool, default=False
Wenn auf
Truegesetzt, werden Knotenboxen mit abgerundeten Ecken gezeichnet.- special_charactersbool, default=False
Wenn auf
Falsegesetzt, werden Sonderzeichen für PostScript-Kompatibilität ignoriert.- precisionint, default=3
Anzahl der Dezimalstellen für Gleitkommazahlen in den Werten der Attribute impurity, threshold und value jedes Knotens.
- fontnamestr, default=’helvetica’
Name der Schriftart, die zur Textdarstellung verwendet wird.
- Gibt zurück:
- dot_datastr
Zeichenkettendarstellung des Eingabebaums im GraphViz dot-Format. Wird nur zurückgegeben, wenn
out_fileNone ist.Hinzugefügt in Version 0.18.
Beispiele
>>> 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 {...