决策树分类器 sklearn 中节点的不同颜色表示啥？

Posted 2023-03-12

【中文标题】决策树分类器 sklearn 中节点的不同颜色表示啥？

【英文标题】：what does different color of nodes in decision tree classifier sklearn indicate?决策树分类器 sklearn 中节点的不同颜色表示什么？

【发布时间】：2021-08-23 05:25:02

【问题描述】：

我正在尝试可视化决策树分类器的输出。这是我的代码

from sklearn import tree
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(30,15))
tree.plot_tree(dt2,filled=True,fontsize=8)
plt.show()
plt.savefig('dtree.jpg')

这是我得到的图像。

这些颜色代表什么？我应该如何解释它们？

【参考方案1】：

根据plot_tree 的filled 参数的文档：

填充：bool，默认=False 当设置为 True 时，绘制节点以指示分类的多数类、回归值的极值或多输出的节点纯度。

所以在分类任务中，颜色表示每个节点的大部分样本属于哪个类。

【讨论】：

从文档中并不完全清楚，但从输出中可能很明显：颜色越深，节点越纯（类似于关于多输出的文档说明）。