y)# 导出决策树为Graphviz格式dot_data=export_graphviz(clf,out_file=None,feature_names=iris.feature_names,class_names=iris.target_names,filled=True,rounded=True,special_characters=True)# 使用Graphviz可视化决策树graph=graphviz.Source(dot_data)graph...
Source(tree_dot) graph.render(view=True, format="pdf", filename="decisiontree_pdf")###以pdf文件展示 graphviz.Source(tree_dot) 结果如下所示: 实际上,即使这棵树的深度只有3层,看起来也还是有点大的。而深度更大的树(深度为10并不罕见)更加难以理解。这个时候,就有一种观察法可以提升效率了,那就...
import graphviz dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file=None) graph = graphviz.Source(dot_data) graph.render(os.path.join(model_path, 'decision')) #使用时设置好路径,同时不要忘记载入os模块 graph 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 最终结果: 通过graphviz模块,我们就非常方便的得到了...
定义文件变量后,我们将调用从 model_v1 计算图中提取的 export_graphviz,即决策树。我们打开整个文件,并记录计算图的所有元素: 代码语言:javascript 复制 # Generating the decision treegraphexport_graphviz(model_v1,out_file=file,feature_names=labels)withopen(file)asf:dot_graph=f.read()graphviz.Source(dot...
graph=graphviz.Source(dot_data)graph 代码执行结果如下所示: 2.5 特征重要性结果查看 查看模型每个特征对于决策树分类重要性的代码如下所示: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 clf.feature_importances_ 代码的执行结果如下图所示:
## 可视化决策树经过剪剪枝后的树结构 dot_data = StringIO() export_graphviz(dtc2, out_file=dot_data, feature_names=X_train.columns, filled=True, rounded=True,special_characters=True) graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data.getvalue()) Image(graph.create_png()) 图2 剪枝后的决策树...
从SpssClient类的GetExportOption方法检索导出选项,并从该类的SetExportOption方法设置导出选项。 选项标识的格式为SpssClient.ExportOptions.,其中可用选项值列示如下-例如,SpssClient.ExportOptions.GraphExportType。 所有设置都是字符串。 表1. 导出选项的规范 选项有效设置...
dot_data=StringIO()export_graphviz(dtc1,out_file=dot_data,feature_names=X_train.columns,filled=True,rounded=True,special_characters=True)graph=pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data.getvalue())Image(graph.create_png()) 1. 2. 3.
export_graphvizimportgraphviz# 使用 export_graphviz 函数将决策树保存为 dot 文件dot_data = export_graphviz(clf.estimators_[0], out_file=None,feature_names=['CDRSB_bl','PIB_bl','FBB_bl'])# 使用 graphviz 库读取 dot 文件并生成决策树可视化图形graph = g...
# Modelpreparation# Anymodel exported using the `export_inference_graph.py` tool can be loaded heresimply by changing `PATH_TO_FROZEN_GRAPH` to point to a new .pb file.# Bydefault we use an "SSD with Mobilenet" model here.#See https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/...