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)[source]

Exportar un árbol de decisiones en formato DOT.

Esta función genera una representación GraphViz del árbol de decisiones, que luego se escribe en out_file. Una vez exportados, se pueden generar representaciones gráficas utilizando, por ejemplo:

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

Los recuentos de muestras que se muestran se ponderan con cualquier sample_weights que pueda estar presente.

Leer más en el Guía del usuario.

Parámetros
decision_treedecision tree classifier

El árbol de decisiones que se exportará a GraphViz.

out_fileobject or str, default=None

Identificador o nombre del archivo de salida. Si None, el resultado se devuelve como string.

Modificado en la versión 0.20: El valor predeterminado de out_file cambió de “tree.dot” a Ninguno.

max_depthint, default=None

La profundidad máxima de la representación. Si es Ninguno, el árbol se genera por completo.

feature_nameslist of str, default=None

Nombres de cada una de las características. Si no se utilizarán nombres genéricos (“feature_0”, “feature_1”,…).

class_nameslist of str or bool, default=None

Nombres de cada una de las clases de destino en orden numérico ascendente. Solo es relevante para la clasificación y no es compatible con múltiples salidas. Si True, muestra una representación simbólica del nombre de la clase.

label‘all’, ‘root’, ‘none’, default=’all’

Ya sea para mostrar etiquetas informativas para impurezas, etc. Las opciones incluyen ‘todos’ para mostrar en cada nodo, ‘raíz’ para mostrar solo en el nodo raíz superior o ‘ninguno’ para no mostrar en ningún nodo.

filledbool, default=False

Cuando se establece en True, pinte los nodos para indicar la clase mayoritaria para la clasificación, el extremo de los valores para la regresión o la pureza del nodo para la salida múltiple.

leaves_parallelbool, default=False

Cuando se establece en True, dibuja todos los nodos de hojas en la parte inferior del árbol.

impuritybool, default=True

Cuando se establece en True, muestra la impureza en cada nodo.

node_idsbool, default=False

Cuando se establece en True, muestre el número de identificación en cada nodo.

proportionbool, default=False

Cuando se establece en True, cambie la visualización de ‘valores’ y / o ‘muestras’ para que sean proporciones y porcentajes respectivamente.

rotatebool, default=False

Cuando se establece en True, oriente el árbol de izquierda a derecha en lugar de hacerlo de arriba hacia abajo.

roundedbool, default=False

Cuando se establece en True, dibuje cuadros de nodo con esquinas redondeadas y use fuentes Helvetica en lugar de Times-Roman.

special_charactersbool, default=False

Cuando se establece en False, ignore los caracteres especiales para la compatibilidad con PostScript.

precisionint, default=3

Número de dígitos de precisión para coma flotante en los valores de impureza, umbral y valor attributes de cada nodo.

Devoluciones
dot_datastring

Representación de cadena del árbol de entrada en formato de puntos GraphViz. Solo devuelto si out_file es Ninguno.

Nuevo en la versión 0.18.

Ejemplos de

>>>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 {...