最近在学习梯度提升决策树,有用到Graphviz包实现可视化,安装的过程中遇到了一些问题,所以记录下来希望能帮助同学们避坑。
在学习机器学习决策树时,Graphviz是一个很好的工具,可以将决策树可视化,便于直观的理解。
conda安装graphviz:
打开cmd切换到需要使用的环境:activate your_name
终端输入命令: conda install python-graphviz
安装完成后在cmd输入:dot -version
测试:
下面的情况说明安装成功
安装完成后打开pycharm,用一个简单的demo测试是否安装成功。
from sklearn import tree # 导入决策树
from sklearn.datasets import load_iris # 导入datasets创建数组
iris = load_iris()
iris_data = iris.data # 选择训练数组
iris_target = iris.target # 选择对应标签数组
clf = tree.DecisionTreeClassifier() # 创建决策树模型
clf = clf.fit(iris_data, iris_target) # 拟合模型
import graphviz # 导入决策树可视化模块
dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file=None) # 以DOT格式导出决策树
graph = graphviz.Source(dot_data)
graph.render(r'D:\iris') # 使用garDphviDz将决策树转存PDF存放到桌面,文件名叫iri
错误解决:
如果出现错误:graphviz.backend.ExecutableNotFound: failed to execute [‘dot’, ‘-Tpdf’, ‘-O’, ‘test-table.gv’], make sure the Graphviz executables are on your systems’ PATH
在graphviz官网下载并安装graphviz-2.38.msi,默认安装到C:\Program Files (x86)\Graphviz2.38
将安装路径添加到用户环境变量的PATH变量中
将安装路径下的bin目录添加到系统环境变量里的PATH中
重新启动以保证环境变量配置生效,重新运行测试demo,即可