Python中决策树的可视化方法

2023-04-14 00:00:00 方法 可视化 决策树

Python中决策树的可视化可以使用Graphviz库，具体步骤如下：

  1. 安装Graphviz库，可以通过命令行输入以下命令进行安装（需要先安装pip）：
pip install graphviz
  1. 导入相关库：
from sklearn import tree
from graphviz import Source
  1. 构建决策树模型，并使用fit()方法拟合数据：
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
X = [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]
Y = [0, 1, 1, 0]
clf = clf.fit(X, Y)
  1. 使用export_graphviz()方法将决策树导出为Graphviz形式的源代码，其中feature_names和class_names分别为特征和类别的名称：
graph = Source(tree.export_graphviz(clf, out_file=None, feature_names=["pidancode.com", "皮蛋编程"], class_names=["0", "1"], filled=True))
  1. 使用view()方法进行可视化：
graph.view()

完整代码演示如下：

from sklearn import tree
from graphviz import Source

clf = tree.DecisionTreeClassifier()
X = [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]
Y = [0, 1, 1, 0]
clf = clf.fit(X, Y)

graph = Source(tree.export_graphviz(clf, out_file=None, feature_names=["pidancode.com", "皮蛋编程"], class_names=["0", "1"], filled=True))

graph.view()

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