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进行决策树模型分类：{0,1}，生成规则dot文件以及对应的pdf，怎么快速导出类别为1或为0的规则？变量不是很多，但树的深度分支很复杂，无法人工一一选取。即便剪枝，在能接受的范围内还是很复杂。展开阅读全文
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请问楼主有解决这个问题吗？
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这个算法应该是可以解决问题的
https://stackoverflow.com/questions/20224526/how-to-extract-the-decision-rules-from-scikit-learn-decision-tree
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这个链接的解答非常到位了，谢谢分享
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1.决策树（decision tree）：本质上是一种通过一系列规则对数据进行分类的分类模型，采用树行（如二叉树…）结构，使用层层推理（基于if-then-else的监督学习算法）来来实现最终的分类。其基本结构由以下元素构成： ...
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- 决策树和K近邻分类随堂笔记（一）
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决策树（Decision Tree，简称DT）是最经典的机器学习模型之一，它的预测结果容易理解，易于向业务部门解释，预测速度快，可以处理离散型数据和连续型数据。
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