plot_tree

sklearn.tree.plot_tree(decision_tree, *, max_depth=None, feature_names=None, class_names=None, label='all', filled=False, impurity=True, node_ids=False, proportion=False, rounded=False, precision=3, ax=None, fontsize=None)[source]

Построение дерева решений.

Числа выборок, отображаемые на графике, взвешиваются с учётом присутствующих весов выборок (sample_weights).

Визуализация автоматически подстраивается под размер оси. Используйте аргументы figsize или dpi функции plt.figure, чтобы управлять размером рендеринга.

Подробнее см. в Руководстве пользователя.

Добавлена в версии 0.21.

Parameters:

decision_treeрегрессор или классификатор дерева решений

Дерево решений для построения.

max_depthint, по умолчанию=None

Максимальная глубина представления. Если None, дерево генерируется полностью.

feature_namesмассив-подобный тип str, по умолчанию=None

Названия каждого из признаков. Если None, будут использованы общие названия (“x[0]”, “x[1]”, …).

class_namesмассив-подобный тип str или True, по умолчанию=None

Названия каждого из целевых классов в порядке возрастания численного значения. Актуально только для классификации и не поддерживается для многовыходных задач. Если True, отображается символическое представление имени класса.

label{‘all’, ‘root’, ‘none’}, по умолчанию=’all’

Показывать ли информативные метки для примеси и т.п. Доступны варианты ‘all’ (отображать на каждом узле), ‘root’ (отображать только на корневом узле) или ‘none’ (не отображать ни на каком узле).

filledbool, по умолчанию=False

Когда установлено значение True, узлы закрашиваются для указания большинства классов (для классификации), крайних значений (для регрессии) или чистоты узла (для многовыходных задач).

impuritybool, по умолчанию=True

При значении True, отображается примесь в каждом узле.

node_idsbool, по умолчанию=False

При значении True, отображается идентификатор номера каждого узла.

proportionbool, по умолчанию=False

При значении True, отображаются 'значения' и/или 'выборки' как пропорции и проценты соответственно.

roundedbool, по умолчанию=False

При значении True, узлы рисуются с закругленными углами и использованием шрифта Helvetica вместо Times-Roman.

precisionint, по умолчанию=3

Количество знаков после запятой для чисел с плавающей точкой в значениях примеси, порога и значения атрибутов каждого узла.

axmatplotlib ось, по умолчанию=None

Ось для построения. Если None, используется текущая ось. Любое предыдущее содержимое очищается.

fontsizeint, по умолчанию=None

Размер шрифта. Если None, определяется автоматически для подгонки к рисунку.

Returns:

annotationsсписок элементов рисования

Список, содержащий элементы рисования для прямоугольных элементов аннотации, составляющих дерево.

Примеры

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

>>> clf = tree.DecisionTreeClassifier(random_state=0)
>>> iris = load_iris()

>>> clf = clf.fit(iris.data, iris.target)
>>> tree.plot_tree(clf)
[...]

Примеры из галереи

Построение поверхности решений деревьев решений, обученных на парах признаков набора данных iris

Понимание структуры дерева решений