我使用--print-trees --verbose打印树并获得如下输出：
441:
(f3, split0) score -0.01684494315
(f1, split0) score 0.00728615875
(f3, split0) score 0.02879532296
learn 0.1080262936passed: 0.00033 sec total: 234ms remaining: 30.7ms
442:
(f0, split0) score 0.02581825636
(f0, split0) score -0.05604439647
learn 0.1080003503passed: 0.000278 sec total: 234ms remaining: 30.1ms
如何获取每棵树的拆分值和结果类？
答案 0 :(得分：0)
您可以将模型转换为CoreML格式，它是一种原型格式，您可以从中获取所有分割值和叶值。 CoreML格式尚不支持有关分类功能的统计信息，因此目前无法使用具有这些统计信息的人类可读模型。但我们稍后会添加它，GitHub上存在一个问题：https://github.com/catboost/catboost/issues/23
答案 1 :(得分：0)
查看以下内容： https://blog.csdn.net/l_xzmy/article/details/81532281
想法是从导出的模型的详细信息中绘制树：
cat_clf.save_model(fname, format="cbm", export_parameters=None)