决策树旁边的实心黑色矩形是什么？

这个实心黑色矩形通常是指决策树中的叶子节点。在sklearn库中，叶子节点通常是通过标记节点的深度来确定的。以下是一个示例代码，可以显示决策树以及它的叶节点：

from sklearn import datasets
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.tree import export_text

iris = datasets.load_iris()
X = iris['data']
y = iris['target']

decision_tree = DecisionTreeClassifier(random_state=0, max_depth=2)
decision_tree = decision_tree.fit(X, y)

r = export_text(decision_tree, feature_names=iris['feature_names'])
print(r)

运行代码后，你将可以看到一个显示决策树及其叶子节点的输出文本。在这个输出文本中，叶子节点通常是用括号括起来的数字。例如：

|--- petal length (cm) <= 2.45
|   |--- class: 0
|--- petal length (cm) >  2.45
|   |--- petal width (cm) <= 1.75
|   |   |--- class: 1
|   |--- petal width (cm) >  1.75
|   |   |--- class: 2

在这个例子中，数字0、1和2对应着它们所表示的类别。这些数字就是决策树的叶子节点。