Python 决策树分类器sklearn中不同颜色的节点表示什么？

我试图可视化决策树分类器的输出。这是我的密码

from sklearn import tree
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(30,15))
tree.plot_tree(dt2,filled=True,fontsize=8)
plt.show()
plt.savefig('dtree.jpg')

这是我得到的图像

---

这些颜色代表什么？我应该如何解释它们？

根据其

填充的
参数的文档：

填充：bool，默认值=False

设置为True时，绘制节点以指示分类的多数类、回归值的极值或多重输出的节点纯度

因此，在分类任务中，颜色指示每个节点上的大多数样本属于哪个类别。
根据的文档，对于其
填充的
参数：

填充：bool，默认值=False

设置为True时，绘制节点以指示分类的多数类、回归值的极值或多重输出的节点纯度

因此，在分类任务中，颜色表示每个节点上的大多数样本属于哪一类。
文档中并不完全清楚，但从输出中可能很明显：颜色越深，节点越纯净（类似于文档中关于多输出的注释）。文档中不完全清楚，但从输出来看可能很明显：颜色越深，节点越纯净（类似于文档中关于多重输出的注释）。