为何打印DecisionTreeClassifier未显示详细参数信息？

我运行以下代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn import tree
fruit_data_set = pd.DataFrame()
# 1代表苹果，0代表橙子
fruit_data_set["fruit"] = np.array([   1,   1,   1,   1,   1,   0,   0,   0,   0,   0])
fruit_data_set["weight"] = np.array([170, 175, 180, 178, 182, 130, 120, 130, 138, 145])
fruit_data_set["smooth"] = np.array([  9,  10,   8,   8,   7,   3,   4,   2,   5,   6])
fruit_classifier = tree.DecisionTreeClassifier()
fruit_classifier.fit(fruit_data_set[["weight", "smooth"]], fruit_data_set["fruit"])

print(fruit_classifier)

得到的输出是：

DecisionTreeClassifier()

但教程中的预期输出是包含所有默认参数的详细格式：

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

请问为什么打印DecisionTreeClassifier对象时看不到这些详细参数？

这是scikit-learn版本迭代带来的输出格式差异：

• 旧版本的scikit-learn在打印模型对象时，会列出所有参数（包括默认值），所以教程里会显示完整的参数列表。
• 新版本的scikit-learn做了优化，打印模型时只会展示非默认参数，如果所有参数都用默认值，就会输出DecisionTreeClassifier()这种简洁格式。

如果需要查看完整的参数信息，可以用以下两种方法：

• 调用get_params()方法，返回包含所有参数及其值的字典：

  print(fruit_classifier.get_params())
  

• 使用sklearn的内部打印工具输出格式化的参数列表：

  from sklearn.utils._pprint import _pprint
  
  _pprint(fruit_classifier.get_params(), indent=4)
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者nicomp