python - 从 Scikit-Learn 决策树模型中获取特定数据

我目前正在使用Scikit-Learn特别是决策树分类器进行练习。我正在使用的数据都设置为分类数据，我们仅限于NOT使用OHE或缩放。（我认为我们可以用数字重新标记，并且回归器/分类器不喜欢我所理解的类别或字符串）。

我想知道如何执行以下操作：

将数据的描述性特征之一设置为“根节点”，然后查看该根节点的每个类别，找到目标特征的每个类别/值的概率，最后找到“叶子预测” " 给定的根节点类别。

如果需要，我很乐意提供更清晰的信息~

谢谢！

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