# training forest
clf_random_Forest = ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=8,
min_samples_split=300)
clf_random_Forest.fit(training_data,training_label)
# method in use
clf_random_Forest.decision_path(test_data)
我阅读了文档并发现了这种方法，但是它的描述并不是很有用，温和地说。 有人遇到过这种方法吗？我可以想象它，如果是这样的话？ 在这里我只发现了一个关于这种方法的问题，但在答案中，我建议可视化单个树。