plot_tree参数在scikit-learn库中有很多相关的函数可以调用,例如from sklearn.tree import plot_tree, plot_tree_regression等。在下面,我们先以plot_tree为例进行讲解,其用法如下: from sklearn.tree import plot_tree from sklearn import datasets X,y = datasets.load_iris(return_X_y = True) clf = tree...
plot_tree 函数的主要作用是可视化决策树模型。通过该函数,你可以直观地看到决策树的结构,包括每个节点的分裂特征、分裂阈值、以及每个叶节点的预测结果。 2. 准备需要绘制决策树的数据集 在使用 plot_tree 函数之前,你需要有一个训练好的决策树模型,以及相应的数据集。以下是一个简单的示例,使用 scikit-learn 中的...
fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.treeimportplot_treeimportmatplotlib.pyplotasplt# 准备数据集iris=load_iris()X=iris.data y=iris.target# 构建决策树模型clf=DecisionTreeClassifier()clf.fit(X,y)# 绘制决策树fig,ax=plt.subplots(figsize=(12,12))pl...
现在我们已经训练好了决策树模型,接下来我们可以使用plot_tree函数来绘制生成的决策树图。plot_tree函数需要传入训练好的模型以及特征的名称和类别的名称。 AI检测代码解析 # 绘制决策树图fig,ax=plt.subplots(figsize=(12,12))tree.plot_tree(clf,feature_names=iris.feature_names,class_names=iris.target_names,...
本文简要介绍python语言中sklearn.tree.plot_tree的用法。 用法: sklearn.tree.plot_tree(decision_tree, *, max_depth=None, feature_names=None, class_names=None, label='all', filled=False, impurity=True, node_ids=False, proportion=False, rounded=False, precision=3, ax=None, fontsize=None) ...
tree.plot_tree(clf, fontsize=10) plt.show() 如果你想捕捉整棵树的结构,我想用小字体和高 dpi 保存绘图是解决方案。然后您可以打开图片并缩放到特定节点以检查它们。 # create and train model clf = tree.DecisionTreeClassifier() clf.fit(X, y) ...
下面就是比较难理解的plotTree部分 defplotTree(myTree, parentPt, nodeTxt): numLeafs= getNumLeafs(myTree)#递归取叶结点数depth = getTreeDepth(myTree)#递归取树的深度(层数)print("叶子数:", numLeafs)print("层数:", depth)print("xOff:", plotTree.xOff)#这一步的结果是一个坐标,(0.5,1.0),子...
问决策树AttributeError: Jupyter Notebook中的模块'sklearn.tree‘没有属性'plot_tree’错误ENPython语言...
EN饼状图大小 radius: '45%', center: ['50%', '35%'], 图例的位置 legend: { orient: ...
python决策树 plot_tree怎么看 决策树基于时间的各个判断条件,由各个节点组成,类似一颗树从树的顶端,然后分支,再分支,每个节点由响的因素组成 决策树有两个阶段,构造和剪枝 构造: 构造的过程就是选择什么属性作为节点构造,通常有三种节点 1. 根节点:就是树的最顶端,最开始那个节点 (选择哪些属性作为根节点)...