sklearn中tree.plot_tree绘制的决策树节点框大小代表什么？

在sklearn.tree.plot_tree绘制的决策树中，节点方框的大小默认和该节点包含的样本数量成正比：节点涵盖的样本越多，方框尺寸就越大。

这个设计是为了直观体现每个节点在数据集里的重要程度——样本量更大的节点，往往是决策过程中更关键的分支节点。

如果需要自定义方框大小，可以通过node_size参数调整：

• 传入固定数值（如node_size=40），所有节点会统一使用这个尺寸；
• 传入数组，可单独指定每个节点的大小。

另外，节点内的文字内容长度会影响方框的视觉大小，但默认逻辑下，核心决定因素仍是节点对应的样本数量占比。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者TZDM