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...
若python找不到graphviz,可以加上 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 StringI...
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...
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...
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 ...
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...
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, ...
# 可视化import graphvizfrom sklearn import tree dot_data = tree.export_graphviz(decision_tree=best_clf, max_depth=3,out_file=None,feature_names=X_train.columns,class_names=['1', '2'],filled=True,rounded=True)graph = graphviz.Source(dot_data)graph ...
其中,常用参数及含义如下表所示。 表DecisionTreeClassifier类构造方法参数及含义 该类对象常用方法如下表所示。 表DecisionTreeClassifier类常用方法 另外,sklearn.tree模块的函数export_graphviz()可以用来把训练好的决策树数据导出,然后再使用扩展库graphviz中的功能绘制决策树图形,export_graphviz()函数语法为 ...