3. 使用export_graphviz函数导出决策树为DOT格式 接下来,我们使用export_graphviz函数将训练好的决策树模型导出为DOT格式数据。这个函数允许我们指定特征名称和类别名称,以便在可视化时显示更友好的标签: python feature_names = iris.feature_names class_names = iris.target_names dot_data = tree.export_graphviz(cl...
最后,你可以使用export_graphviz方法将你的决策树模型可视化为图形化的决策树。代码如下所示: 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_graph...
1. 注意（Notices） 这些都是比较小而且不严重的错误，比如去访问一个未被定义的变量。通常，这类的错...
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...
tree.export_graphviz(clf, out_file=dot_data, feature_names=iris.feature_names, class_names=iris.target_names, filled=True, rounded=True, special_characters=True) graph=pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data.getvalue()) graph.write_pdf("iris1.pdf")#写入pdf ...
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz 数据 接下来,我们需要考虑一些数据。我将使用著名的iris数据集,该数据集可对各种不同的iris类型进行各种测量。pandas和sckit-learn都可以轻松导入这些数据,我将使用pandas编写一个从csv文件导入的函数。这样做的目的是演示如何将scikit-learn与pandas一起...
首先是学会安装Graphviz 安装地址: 接着选择安装: 安装路径大家可以任意选择,最好选择的是默认的哦,然后直接一直点击下一步,最后安装完成即可。 Graphviz的使用 最常见得是就是实现一个决策树的模型,好啦,给大家整理了一串代码,内容如下: fromsklearn.treeimportexport_graphvizimportgraphviz ...
经过训练的决策树,我们可以使用 export_graphviz 导出器以Graphviz格式导出决策树. 如果你是用 conda 来管理包,那么安装 graphviz 二进制文件和 python 包可以用以下指令安装 conda install python-graphviz 或者,可以从 graphviz 项目主页下载 graphviz 的二进制文件,并从 pypi 安装 Python 包装器,并安装 ‘pip instal...
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的使用方法简介。 本文的分类决策树可视化代码如下所示: ...
from sklearn.tree import export_graphviz # 导入的是一个函数 # tree表示已经训练好的模型,即已经调用过DecisionTreeClassifier实例的fit(X_train, y_train)方法 export_graphviz(tree, out_file='tree.dot', feature_names=['petal length', 'petal width']) ...