显示估计器的所有参数，包括默认值

Question

我使用的是沃森工作室和一个减价笔记本。在笔记本中，我编写了代码：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
Tree_Loan= DecisionTreeClassifier(criterion="entropy", max_depth = 4)
Tree_Loan

它展示了

DecisionTreeClassifier(criterion='entropy', max_depth=4)

但是，它应该以以下形式显示(这是来自我使用技能网络实验室做的另一个实验室)：

DecisionTreeClassifier(class_weight=None, criterion='entropy', max_depth=4,
            max_features=None, max_leaf_nodes=None,
            min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None,
            min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
            min_weight_fraction_leaf=0.0, presort=False, random_state=None,
            splitter='best')

我能说的最多的就是它没有导入决策树分类器。我也有同样的问题，从滑雪svm。其他功能，在科学工具包-学习，如火车测试，分裂和k近邻工作良好。一位同学说我剩下的代码是正确的，没有错误的理由。是什么引起的？

Answer 1

它正在导入DecisionTreeClassifier，没有问题。但是在默认情况下，sklearn只从这函数输出给具有非默认值的估计器的参数。

但是，如果您希望看到“完整”输出，可以通过如下所示的print_changed_only将False的配置设置为sklearn._config.set_config：

>>> from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
>>> tree = DecisionTreeClassifier(criterion="entropy", max_depth=4)

>>> # only displays the changed parameters
>>> tree
DecisionTreeClassifier(criterion='entropy', max_depth=4)

>>> from sklearn._config import get_config, set_config

>>> # default setting
>>> get_config()["print_changed_only"]
True

>>> # now changing it 
>>> set_config(print_changed_only=False)

# now we get the default values, too
>>> tree

DecisionTreeClassifier(ccp_alpha=0.0, class_weight=None, criterion='entropy',
                       max_depth=4, max_features=None, max_leaf_nodes=None,
                       min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None,
                       min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
                       min_weight_fraction_leaf=0.0, presort='deprecated',
                       random_state=None, splitter='best')