os.system('dot -Tpng tree.dot -o tree.png') # 显示图形 plt.show() # 使用export_graphviz函数进行模型可视化,并应用剪枝 with open("tree.dot", 'w') as f: f = tree.export_graphviz(dt_model, out_file=f, filled=True, rounded=True, special_characters=True ) os.system('dot -Tpng tr...
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.使用export_graphviz 将树导出为 Graphviz 格式: from sklearn import tree from sklearn.datasets import load_wine wine = load_wine() clf = tree.DecisionTreeClassifier() clf.fit(wine.data, wine.target) with open("wine.dot", 'w') as f: tree.export_graphviz(clf, out_file=f) 1. 2. 3...
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...
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: ...
# 安装所需模块 !pip install graphviz !pip install pydotplus #pydotplus 绘制决策树 In [3] #剪枝案例 # -*- coding: utf-8 -*- from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import tree import numpy as np import pydotplus #from sklearn.externals.six import StringIO from six import St...
# clf=tree.DecisionTreeClassifier()clf=tree.DecisionTreeClassifier(criterion='entropy')clf=clf.fit(dummyX,dummyY)print("clf: "+str(clf))# Visualize modelwithopen("allElectronicInformationGainOri.dot",'w')asf:f=tree.export_graphviz(clf,feature_names=vec.get_feature_names(),out_file=f)oneRow...
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 ...
importgraphviz# 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 = graphviz.Source(...
模块sklearn.tree(scikit-learn) sklearn中决策树的类都在”tree“这个模块之下。这个模块总共包含五个类: tree.DecisionTreeClassifier分类树 tree.DecisionTreeRegressor回归树 tree.export_graphviz将生成的决策树导出为DOT格式,画图专用 tree.ExtraTreeClassifier高随机版本的分类树 ...