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, rotate="deprecated", rounded=False, precision=3, ax=None, fontsize=None) [source]

Trace un árbol de decisiones.

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

La visualización se ajusta automáticamente al tamaño del eje. Utilizar el figsize o dpi argumentos de plt.figure para controlar el tamaño del renderizado.

Leer más en el Guía del usuario.

Nuevo en la versión 0.21.

Parámetros
decision_treedecision tree regressor or classifier

El árbol de decisiones que se va a trazar.

max_depthint, default=None

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

feature_nameslist of strings, default=None

Nombres de cada una de las características. Si es Ninguno, se utilizarán nombres genéricos (“X[0]”, “X[1]”,…).

class_nameslist of str or bool, default=None

Nombres de cada una de las clases objetivo 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.

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

Este parámetro no tiene ningún efecto en la visualización del árbol de matplotlib y se mantiene aquí para compatibilidad con versiones anteriores.

En desuso desde la versión 0.23: rotate está obsoleto en 0.23 y se eliminará en 1.0 (cambio de nombre de 0.25).

roundedbool, default=False

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

precisionint, default=3

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

axmatplotlib axis, default=None

Ejes para trazar. Si es Ninguno, use el eje actual. Se borra cualquier contenido anterior.

fontsizeint, default=None

Tamaño de la fuente del texto. Si es Ninguno, se determina automáticamente para ajustarse a la figura.

Devoluciones
annotationslist of artists

Lista que contiene los artistas de los cuadros de anotaciones que componen el árbol.

Ejemplos de

>>> 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)  
[Text(251.5,345.217,'X[3] <= 0.8...

Ejemplos usando sklearn.tree.plot_tree

Trazar la superficie de decisión de un árbol de decisión en el conjunto de datos de iris

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Comprender la estructura del árbol de decisiones

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