决策树(Decision Tree)模型 在复杂的决策情况中,往往需要多层次或多阶段的决策。当一个阶段决策完成后,可能有m种新的不同自然状态发生;每种自然状态下,都有m个新的策略可选择,选择后产生不同的结果并再次面临新的自然状态,继续产生一系列的决策过程,这种决策被称为序列决策或多级决策。 此时,如果继续遵循上述...
createPlot.ax1=plt.subplot(111,frameon=True) #调用绘制结点的函数,在函数体内用createPlot.ax1访问到此处建立的子图 plotNode('Decision node',(0.5,0.1),(0.1,0.5),decisionNode) plotNode('Leaf nodes',(0.8,0.1),(0.3,0.8),leafNode) plt.show() #用来测试的已经建立好的字典形式的树 def getTstTre...
fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierasdtc# 树算法 fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split# 拆分数据 fromsklearn.metricsimportaccuracy_score# 模型准确度 fromsklearn.treeimportplot_tree# 树图 rcParams['figure.figsize'] = (25,20) 在导入构建我们的...
Titanic Decision Tree Visual with D3.js 安装 使用pip安装 pip3installdtreeplotpip3install-ihttps://pypi.python.org/simpledtreeplot--upgrade # 导入model_plot函数 from dtreeplot import model_plot help(model_plot) # Help on function model_plot in module dtreeplot.plot: # model_plot(model, feat...
depth = getTreeDepth(myTree)#获取树的层数 firstsides = list(myTree.keys()) #计算树的宽和高 cntrPt = (plotTree.xOff + (1.0 + float(numLeafs))/2.0/plotTree.totalW,plotTree.yOff) plotMidText(cntrPt, parentPt,nodeTxt) plotNode(firstStr, cntrPt, parentPt, decisionNode) ...
使用Matplotlib绘制决策树的过程相对简单。首先,您需要训练一个决策树模型,通常可以使用Scikit-learn库。训练完成后,您可以使用plot_tree函数直接绘制决策树。确保安装并导入必要的库,如sklearn.tree和matplotlib.pyplot。通过调整参数,您可以自定义图形的显示效果,例如节点的颜色和文本。
clf = tree.DecisionTreeClassifier('gini', min_samples_leaf=30, random_state=0) clf = clf.fit(X_train, y_train) 绘制决策树模型 from sklearn import tree# 用于决策树模型 plt.figure(figsize = (20,16)) tree.plot_tree(clf, fontsize = 16,rounded = True , filled = True) ...
sklearn库提供了决策树的超简单可视化。可以在sklearn.tree模块中调用export_text()方法。 图5 使用Matplotlib绘制决策树 sklearn.tree模块有一种plot_tree方法,实际上在后台使用matplotlib绘制决策树。 图6 下图7更好看,每个节点中已经有一个树状图,其中包含一些有用...
接下来使用 Scikit-learn 在这个数据集上创建并训练一个决策树分类器。模型拟合后,可以使用 plot_tree() 函数可视化决策树。 tree_clf = DecisionTreeClassifier(random_state=0) tree_clf.fit(X, y) plt.figure(figsize=(17,12)) tree.plot_tree(tree_clf, fontsize=17, feature_names=["x1", "x2"]...
Python是一种通用编程语言,它为数据科学家提供了强大的机器学习包和工具。在本文中,我们将使用python最著名的机器学习包scikit-learn来构建决策树模型。我们将使用scikit learn提供的“DecisionTreeClassifier”算法创建模型,然后使用“plot_tree”函数可视化模型。