export_graphviz的参数

1. decision_tree: 决策树模型，可以使用sklearn.tree.DecisionTreeClassifier或sklearn.tree.DecisionTreeRegressor构建的模型。
2. out_file: 输出文件名，可以是一个文件路径或者一个文件流对象。
3. feature_names: 特征名称列表，用于指定特征的名称。
4. class_names: 类别名称列表，用于指定类别的名称。
5. filled: 是否填充节点颜色，默认为False。
6. rounded: 是否将节点框变为圆角矩形，默认为False。
7. special_characters: 是否使用特殊字符编码，默认为False。
8. node_ids: 是否在节点中显示id号，默认为False。
9. proportion: 是否在节点中显示类别的比例，默认为False。
10. label: 是否在节点中显示标签，默认为None。
11. rotate: 是否旋转节点，默认为False。
12. impurity: 是否在节点中显示不纯度，默认为True。
13. precision: 节点中显示的小数位数，默认为3。

相关问题

export_graphviz参数说明

`export_graphviz`是一个可以将决策树模型可视化的函数，它的参数说明如下：

- `decision_tree`: 必需，决策树模型对象。
- `out_file`: 可选，输出文件名，可以是文件路径或文件对象，默认为None，表示输出到控制台。
- `max_depth`: 可选，设置可视化的最大深度，默认为None，表示显示所有深度。
- `feature_names`: 可选，特征名称列表，如果是None，则使用X的列索引作为特征名称。
- `class_names`: 可选，类别名称列表，如果是None，则使用y的唯一值作为类别名称。
- `filled`: 可选，是否给节点填充颜色，默认为False。
- `rounded`: 可选，是否给节点添加圆角，默认为False。
- `special_characters`: 可选，是否允许特殊字符，默认为False。

其中，`feature_names`和`class_names`需要根据具体的数据集进行设置，而`filled`和`rounded`则可以根据个人喜好进行设置。

tree.export_graphviz参数

可以回答这个问题。tree.export_graphviz是一个函数，用于将决策树模型导出为Graphviz格式的文件，以便可视化决策树。该函数有多个参数，包括决策树模型、输出文件名、特征名称、类别名称等。