8 lines (8 with data), 2.3 kB
Äē÷ Ćsklearn.tree._classesĒĆDecisionTreeClassifierĒďĒ)ĀĒ}Ē(Ć criterionĒĆginiĒĆsplitterĒĆbestĒĆ max_depthĒKĆmin_samples_splitĒKĆmin_samples_leafĒKĆmin_weight_fraction_leafĒG Ćmax_featuresĒNĆmax_leaf_nodesĒNĆrandom_stateĒNĆmin_impurity_decreaseĒG Ćclass_weightĒNĆ ccp_alphaĒG Ćfeature_names_in_ĒĆnumpy.core.multiarrayĒĆ_reconstructĒďĒĆnumpyĒĆndarrayĒďĒK ÖĒCbĒáĒRĒ(KKÖĒhĆdtypeĒďĒĆO8ĒČąáĒRĒ(KĆ|ĒNNNJˇˇˇˇJˇˇˇˇK?tĒbČ]Ē(ĆAgeĒĆGenderĒĆAlcohol useĒĆGenetic RiskĒĆchronic Lung DiseaseĒĆWheezingĒetĒbĆn_features_in_ĒKĆ
n_outputs_ĒKĆclasses_ĒhhK ÖĒháĒRĒ(KKÖĒh#Č]Ē(ĆHighĒĆLowĒĆMediumĒetĒbĆ
n_classes_ĒhĆscalarĒďĒh Ći8ĒČąáĒRĒ(KĆ<ĒNNNJˇˇˇˇJˇˇˇˇK tĒbC ĒÜĒRĒĆ
max_features_ĒKĆtree_ĒĆsklearn.tree._treeĒĆTreeĒďĒKhhK ÖĒháĒRĒ(KKÖĒh?ČC ĒtĒbKáĒRĒ}Ē(h KĆ
node_countĒK
ĆnodesĒhhK ÖĒháĒRĒ(KK
ÖĒh ĆV56ĒČąáĒRĒ(Kh$N(Ć
left_childĒĆright_childĒĆfeatureĒĆ thresholdĒĆimpurityĒĆn_node_samplesĒĆweighted_n_node_samplesĒtĒ}Ē(h\h Ći8ĒČąáĒRĒ(Kh@NNNJˇˇˇˇJˇˇˇˇK tĒbK ÜĒh]hgKÜĒh^hgKÜĒh_h Ćf8ĒČąáĒRĒ(Kh@NNNJˇˇˇˇJˇˇˇˇK tĒbKÜĒh`hnK ÜĒhahgK(ÜĒhbhnK0ÜĒuK8KKtĒbČBō @\‚»ĎEŚ?Ť @Ź@ @ŗĆĮr:Ŗ?Ř į}@ @
q∂i◊∆“?b v@ˇˇˇˇˇˇˇˇˇˇˇˇˇˇˇˇĢˇˇˇˇˇˇˇ ņ ’ †j@ˇˇˇˇˇˇˇˇˇˇˇˇˇˇˇˇĢˇˇˇˇˇˇˇ ņ∂žIŘÍYŠ?ć †a@ˇˇˇˇˇˇˇˇˇˇˇˇˇˇˇˇĢˇˇˇˇˇˇˇ ņ y @^@
@Íe+ɡń‹?
hÄ@ Q@4Ę
ü?∆?– j@ˇˇˇˇˇˇˇˇˇˇˇˇˇˇˇˇĢˇˇˇˇˇˇˇ ņ „Ńývćł?∆ ņh@ˇˇˇˇˇˇˇˇˇˇˇˇˇˇˇˇĢˇˇˇˇˇˇˇ ņ
$@ @tŹĀŖzōŗ?= –s@ˇˇˇˇˇˇˇˇˇˇˇˇˇˇˇˇĢˇˇˇˇˇˇˇ ņš8é„8é√?x ^@ˇˇˇˇˇˇˇˇˇˇˇˇˇˇˇˇĢˇˇˇˇˇˇˇ ņöT%Ü–?Ň †h@ĒtĒbĆvaluesĒhhK ÖĒháĒRĒ(KK
KKáĒhnČB8 –v@ ūr@ ņt@ $@ Pr@ Äe@ $@ Pr@ ÄI@ †j@ $@ T@ ÄI@ @^@ 0v@ $@ d@ Äg@ 4@ Äg@ $@ $@ ŗd@ $@ Äa@ $@ Ä[@ ŗd@ >@ĒtĒbubĆ_sklearn_versionĒĆ1.2.2Ēub.