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...
import os os.environ["PATH"]=os.pathsep+'graphviz安装路径下的bin文件夹' os.environ["PATH"]=os.pathsep+'D:\graphviz\bin' ''' from sklearn.tree import export_graphviz from IPython.display import Image import pydotplus from sklearn.externals.six import StringIO 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7....
本次实战内容使用的是DecisionTreeClassifier和export_graphviz,前者用于决策树构建,后者用于决策树可视化。 DecisionTreeClassifier构建决策树: 让我们先看下DecisionTreeClassifier这个函数,一共有12个参数: 参数说明如下: criterion:特征选择标准,可选参数,默认是`gini`,可以设置为`entropy`。`gini`是基尼不纯度,是...
本次实战内容使用的是DecisionTreeClassifier和export_graphviz,前者用于决策树构建,后者用于决策树可视化。 DecisionTreeClassifier构建决策树: 让我们先看下DecisionTreeClassifier这个函数,一共有12个参数: 参数说明如下: criterion:特征选择标准,可选参数,默认是gini,可以设置为entropy。gini是基尼不纯度,是将来自集合的某...
在这一步,我们以DOT格式(一种图描述语言)输出我们训练好的模型。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, ...
将决策树导出为.dot 文件:这会使用 Scikit-learn 中的 export_graphviz 函数。这里有很多参数控制着最终展示的信息。可以查看 Scikit-learn 文档详情: http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.tree.export_graphviz.html from sklearn.tree import export_graphviz ...
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...
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, ...
(feature_name,clf.feature_importances_)])#生成一颗决策树,该部分未成功#import graphviz#dot_data = StringIO()#tree.export_graphviz(clf#,out_file=None#,feature_names= feature_name#,class_names=["琴酒","雪莉","贝尔摩德"]#,filled=True#,rounded=True#)#graph = pydotplus.graph_from_dot_data(...
dot_data=StringIO()export_graphviz(model,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.