我正在使用Python中的H2O来可视化回归树。 https://github.com/h2oai/h2o-tutorials/blob/master/tutorials/display_tree_mojo/DisplayTreeMojoH2O.ipynb
以上示例提供了使用PrintMOJO的方法。但是，输出图不包括每个节点的样本大小（以及节点的平均值）。在SKLearn中包含了样本量和平均值，但我不知道如何将它们整合到H2O中。
这就是我要寻找的： http://www.netinstructions.com/content/images/2015/07/decision-tree-visualized.png
有什么主意吗？
我寻找了很多资源，但是我不知道应该使用哪个选项或变量来实现这一目标。如果我切换到R，这会使事情变得容易吗？
答案 0 :(得分：0)
如果向PrintMojo树打印工具提供“ -detail”参数，则会获得更多信息。
尤其是，您将看到每个节点的权重，这是传递给该节点的行权重的总和。 （每行的默认权重为1.0，但是您可以通过提供权重列来逐行更改它。）
PrintMojo的源代码在这里：
