sklearn.tree.DecisionTreeClassifier.fit.feature_importances_是基于决策树模型的特征重要性计算方法，其计算公式如下： 对于每个节点，计算该节点的纯度（Gini impurity或entropy）与父节点的纯度差值，该值与该节点所包含的样本数的乘积作为该节点的重要性得分（即该节点的不纯度减少量），并累加到该节点所在的特征的重要性得分上。 对于每个特征，将所有节点的重要性得分累加，得到该特征的总重要性得分。 对于每个特征，将其总重要性得分除以所有特征的总重要性得分，得到该特征的相对重要性得分。 因此，sklearn.tree.DecisionTreeClassifier.fit.feature_importances_是一个数组，其中按照特征顺序存储每个特征的相对重要性得分。有示例代码吗？

当我们使用决策树模型进行分类或回归任务时，我们可以通过以下代码获取特征重要性得分：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 构建决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier()

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 获取特征重要性得分
importance = clf.feature_importances_

其中，X_train是训练集的特征数据，y_train是训练集的标签数据。得到的importance是一个数组，其中按照特征顺序存储每个特征的相对重要性得分。我们可以通过以下代码将其可视化：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制特征重要性柱状图
plt.bar(range(len(importance)), importance)
plt.title('Feature Importances')
plt.show()

该代码将绘制出特征重要性得分的柱状图，方便我们对特征重要性进行直观的比较和分析。