export_graphviz(clf,out_file='tree.dot',feature_names=iris.feature_names,class_names=iris.target_names,filled=True,rounded=True,special_characters=True) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 在上述代码中,export_graphviz方法接受一些参数来配置可视化的样式和输出文件。这些参数包括: clf:训练好的决策树模型 out...
接下来,我们使用export_graphviz函数将决策树导出为Graphviz格式。在函数的参数中,我们设置了max_depth=3,即限制决策树的深度为3。其他参数如feature_names和class_names用于设置特征和类别的名称,filled=True和rounded=True用于美化可视化结果,special_characters=True用于处理特殊字符。 最后,我们使用graphviz.Source函数将G...
export_graphviz(tree, out_file="tree.dot", class_names=["malignant", "benign"],feature_names=cancer.feature_names, impurity=False, filled=True) import graphviz with open("tree.dot") as f: dot_graph = f.read() graphviz.Source(dot_graph) 如何使用 Graphviz 查看 dot_graph 中的内容?据推测...
为了达到这个目的,我们使用可以从sklearn包中导入的树类。在此基础上,我们使用 export_graphviz 方法,将决策树、特征和目标变量作为参数。 from sklearn import tree dot_data = tree.export_graphviz(decisiontree, out_file=None, feature_names=iris.feature_names, class_names=iris.target_names ) 第7步:绘制...
fit(X_train,y_train)###这里要单独列出来模型,作为下面代码的输入参数,所以平时不要频繁地使用方法链,不然报错会很麻烦 tree_dot=export_graphviz(train_prediction,out_file=None,feature_names=train.columns,impurity=False,filled=True) PS:数据是来自于上一篇文章决策树算法之讲解实操(上)当中的红酒数据,不...
8from sklearn.tree import export_graphviz9from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor 接下来,我们将代码接下来需要用的主要变量加以定义。这一部分大家先不用过于在意,浏览一下继续向下看即可;待到对应的变量需要运用时我们自然会理解其具体含义。 1train_data_path='G:/CropYield/03_DL/00_Data/AllData...
由此可见,使用sklearn默认参数的分类决策树分类精度高达90.7%。 2.4 模型结构图可视化 本文使用sklearn的sklearn.tree.export_graphviz类函数实现分类决策树的可视化。需要注意的的是我们需要首先配置graphviz软件,具体配置方法可以自行百度,我前面写了一篇文章可供参考Python人工智能:Ubuntu系统中网络结构绘图工具库Graphviz的...
dot_data = StringIO() print(type(dot_data)) file_name="/home/aistudio/work/iris2.dot" # 路径自己设置 tree.export_graphviz(clf, out_file=file_name, feature_names=iris.feature_names, class_names=iris.target_names, #filled:布尔,默认=假。当设置为 True 时,绘制节点以指示分类的多数类、回归...
sklearn机器学习决策树DecisionTreeClassifier中的export_graphviz红酒数据集load_wine编程pythonpython_fly 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多 3423 2 04:57 App sklearn机器学习LDA(线性判别分析 )LinearDiscriminantAnalysis降维方法python 1687 101 06:39:47 App 【机器学习】python房屋数据分析...
import graphviz # load data iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target clf = tree.DecisionTreeClassifier() clf.fit(X, y) # export_graphviz support a variety of aesthetic options dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file=None, ...