我在scikit-learn中通过 RandomForestClassifier 使用随机森林，并且想要检查所得到的决策树的节点上的决策标准 . 我可以看到一种方法来在拟合之后访问特定的 DecisionTreeClassifier （通过 RandomForestClassifier.ensemble_[i] ），我可以看到一种导出树以生成graphviz图像的方法（通过 sklearn.tree.export_graphviz() ） . 但是，我无法看到以任何方式描述树的方式比图像更简单 - 特别是我只想要一种人类可读的文本格式 .
具体来说：graphviz树图像包含每个节点上的文本，描述该节点的决策标准和结果 . 我想要的是能够生成每个节点的文本，以及哪些节点是哪个节点的子节点的规范，但是就像文本一样 - 没有嵌入到图像或点文件中 . 从技术上讲，点文件是文本，但它是为渲染图像而设计的，如果您想要的只是了解树，则难以阅读 . scikit-learn中是否有任何导出函数会产生某种人类可读的 DecisionTreeClassifier 描述？
我的后备计划是通过修改 sklearn.tree.export_graphviz() 源来编写我自己的函数，但我想知道是否已存在某些内容 .