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在随机森林类型模型中，通常有一个属性，如“估计器”，它将所有树拆分作为列表返回。我似乎找不到与 lightgbm 类似的东西。我能来的最接近的是 lgb.plot_tree ，它可以很好地可视化一棵树。但我想在变量中使用可视化中显示的数据。

我怎样才能得到这些数据？

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LightGBM 中没有完全相同的东西。但是您可以使用scikit-learn 估计器的booster_属性的dump_model或trees_to_dataframe方法，即

clf = lgb.LGBMClassifier().fit(X, y)
clf.booster_.dump_model()
clf.booster_.trees_to_dataframe()
于 2022-03-04T16:50:01.907 回答