【问题标题】：Decision Tree display isn't doing what I want决策树显示没有做我想要的
【发布时间】：2018-09-17 07:27:26
【问题描述】：

我正在尝试正确显示决策树；我非常接近，但我无法正确显示班级。

当我使用 class_names=True 时，我得到了这个：

如何解释 class=y[1]？

这里有更多细节：

和

请注意，图像已被剪裁，但仍沿同一行继续。

然后：

clf.fit(X, Y)
dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file=None, feature_names=combo.columns[2:], class_names=class_names)
graph = graphviz.Source(dot_data)
graph.render('r')

产生这样的输出，我知道这是错误的，因为出现 5 次的唯一成绩是 A。

有什么问题？

相关链接

https://datascience.stackexchange.com/questions/28574/decisiontreeclassifier-object-has-no-attribute-importances 是一个有趣的答案，提供了一些有用的提示，但根本没有回答我在这里的问题。

【问题讨论】：

您的具体情况是什么？您显示的Y 表示9 类分类，而所示树节点中的value 元素用于5 类分类。 y 到底是什么 - 与显示的 Y 相同吗？请提供更多详细信息、示例数据和用于可视化的确切代码（没有屏幕截图！） - 到目前为止，您的问题还不清楚
显示为“y”（小写）的内容由 tree.export_graphviz 生成。这只是巧合，与我的变量 Y 无关。换句话说，显示总是使用小写的 y。 ...好的，我将尝试用代码重申问题。谢谢。

标签： python machine-learning scikit-learn decision-tree

【解决方案1】：

我找到了这个解决方案：

clf = tree.DecisionTreeClassifier(max_depth=4)
clf.fit(X, Y)
dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file=None, feature_names=Xprep.columns, class_names=clf.classes_)

事实证明，在 fit 调用的结果中有一个稍微难以找到的属性：clf.classes_，其中包含类的文本再现。

【讨论】：