在熊猫中获取实际的决策树

Question

我使用pandas命令tree.DecisionTreeClassifier构建（二进制）分类树。有点像：

dcrG = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='entropy',splitter='best',options_go_here)
dcrG.fit(train[features], train['G'])

现在我已经成功构建了我的决策树，我希望大熊猫能够将我打印出实际的决策树，这样就可以了解

if (var1>0.4) 
  if (var4>3.24)
    if (var2<0.5)
      return 1
    else
      return 0
  else
    return 1
else
  if (var3>3.5)
    if (var2<0.1)
      return 0
    else
      return 1
  else
    if (var2>0.4)
      return 1
    else
      return 0

这样我就可以将生成的算法导出到其他编程语言中。我怎么能这样做？

Answer 1

您可以在此处找到一个很好的解决方案：https://gist.github.com/cstrelioff/8fefa9a43e82d96e9f0c