在沒有統計元數據的情況下呈現scikit-learn DecisionTreeClassifier？

使用sklearn.tree.export_graphiz()時，導出的樹節點標籤包含統計元數據，如samples和value。在沒有統計元數據的情況下呈現scikit-learn DecisionTreeClassifier？

我想在沒有此數據的情況下向用戶顯示樹的版本。也就是說，只有決策標準如length <= 7和分類本身將顯示在節點內部，沒有別的。

這可能與export_graphviz()？我看到的只是一個刪除impurity得分的關鍵字選項，但沒有其他統計信息。

2017-08-03 Dun Peal

翻遍源代碼，似乎沒有排除這些其他統計信息的配置路徑。我可能需要通過解析DOT文件數據並修改節點標籤以適應我的要求來後處理DOT文件數據。 –

好吧，有一個參數'label'，當設置爲'None'時會隱藏信息標籤以防止雜質，等等所有節點。也許這可以幫助。 –

@VivekKumar：是的，謝謝，該參數存在。不幸的是，它並沒有從樹節點中刪除所有的統計元數據，只有數據的*標籤*，所以對我來說還不夠好。 –

代碼中目前沒有這樣的選項。我必須獲取DOT文件內容的字符串（通過提供out_file=None參數），然後通過簡單的DOT解析器處理它以從標籤中刪除所有元數據。

2017-08-09 00:42:20

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