tsne可视化决策树，应该可视化决策树的哪一层

TSNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种常用的维度降低技术，用于将高维数据映射到低维空间中，以便更好地理解和可视化数据分布。在决策树中使用TSNE进行可视化时，通常选择的是特征重要性和样本分布的关键节点，而非具体的每一层。这些关键节点可能包括：

1. **根节点**：整个决策树的起点，显示数据集的整体分布和最初的特征划分。
2. **分支节点**：表示决策树中的决策点，展示不同特征值如何影响划分。
3. **叶子节点**（终端节点）：表示最终的预测结果，可以展示每个类别在降维后的空间中是如何聚集的。

为了最大化信息传递并保持决策过程的直观性，TSNE通常会对决策树的特征重要性进行排序，然后针对那些对分类有较大影响的节点进行可视化。这样可以帮助分析者理解哪些特征对模型的决策最有影响力，以及数据在不同特征值下的分布情况。