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决策树与朴素贝叶斯分类器

我正在做一些关于不同的数据挖掘技术的研究，并且遇到了一些我无法想象的东西。 如果任何人有任何想法，将是伟大的。 在哪种情况下最好使用决策树和其他情况下的朴素贝叶斯分类器？ 为什么在某些情况下使用其中之一？ 另一个在不同的情况下？ （通过查看其function，而不是algorithm） 任何人有关于此的一些解释或参考？

如何从scikit-learn决策树中提取决策规则？

我可以从决策树中的训练树中提取底层决策规则（或“决策path”） – 作为文本列表吗？ 例如： "if A>0.4 then if B<0.2 then if C>0.8 then class='X'等等。 如果有人知道一个简单的方法，这将是非常有帮助的。