python机器学习-chapter2_8

•决策树的可视化

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export_graphviz(tree, out_file = None, 
                           class_names = ["malignant", "benign"],
                           feature_names = cancer.feature_names, 
                           impurity = False, 
                           filled = True)

export_graphviz（）用来将决策树转换为graphviz的表示形式，返回值为一个dot文件

out_file：用来给文件命名

class_names：每个目标类的名称，按升序的数字顺序排列

feature_names：每个特征的名字

impurity：当设置为true时，在每个节点显示杂质

filled：为节点上色

更多参数内容：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.tree.export_graphviz.html

graphviz.Source（）：用来将dot文件转换为图文件

♠安装graphviz：https://blog.csdn.net/weixin_40085833/article/details/90750929

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♠决策树的可视化 https://www.biaodianfu.com/graphviz.html

方法一：使用export_graphviz 将树导出为 Graphviz 格式

#通过加载graphviz库，生成dot文件，with语句打开方式在jupyter中显示决策树
from sklearn.tree import export_graphviz
import graphviz

 with open("tree.dot") as f:
     dot_graph = f.read()
 graphviz.Source(dot_graph)

方法二：使用 pydotplus 直接生成 tree.pdf

先安装pydotplus的Python库： pip install pydotplus ，然后就可以执行执行如下代码生成PDF文档了：

 

#通过加载pydotplus库，生成一个决策树的png（pdf，jpg）文件
from sklearn.tree import export_graphviz
import pydotplus

dot_data = export_graphviz(tree, out_file = None, class_names = ["malignant", "benign"],
                feature_names = cancer.feature_names, impurity = False, filled = True)
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)

graph.write_png("tree.png")
graph.write_jpg("tree.jpg")
graph.write_pdf("tree.pdf")

　　

方法三：直接在 jupyter notebook 中生成

import graphviz
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn import tree
 
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
iris = load_iris()
 
clf = clf.fit(iris.data, iris.target)
dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file=None, 
                         feature_names=iris.feature_names,  
                         class_names=iris.target_names,  
                         filled=True, rounded=True,  
                         special_characters=True) 
 
graph = graphviz.Source(dot_data)
graph

或

from IPython.display import Image  
dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file=None, 
                         feature_names=iris.feature_names,  
                         class_names=iris.target_names,  
                         filled=True, rounded=True,  
                         special_characters=True)  
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)  
Image(graph.create_png())