我用sklearn库编写了决策树代码。 为了使我的树形象化,我使用了export_graphviz并收到了一个点文件。 我的问题是我不知道如何解释点文件。
示例:
digraph Tree {
node [shape=box];
0 [label="X[4] <= 0.5\nentropy = 0.429\nsamples = 4060\nvalue = [3704, 356]"];
1 [label="X[10] <= 709615488.0\nentropy = 0.273\nsamples = 2728\nvalue = [2600, 128]"];
0 -> 1 [headlabel="True", labelangle=45, labeldistance="2.5"];
X[i]
是属性。 nentropy
是熵测度,nsamples
是规则描述的行数。
我的问题是:
nvalue[x,y]
是什么?0 -> 1
是什么? headlabel
是什么?labelangle
是什么? labeldistance
是什么?