tree=DecisionTreeClassifier(max_depth=2,criterion="entropy")tree.fit(X,y) 依据模型绘制决策树的决策边界 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #找到模型的决策边界,并绘制图像(此方法所用到的api不需要掌握,能够调用就行)defplot_decision_boundary(model,axis):x0,x1=np.meshgrid(np.linspac...
# create and train model clf = tree.DecisionTreeClassifier() clf.fit(X, y) # save plot plt.figure(figsize=(12,12)) tree.plot_tree(clf, fontsize=6) plt.savefig('tree_high_dpi', dpi=100) 这是它在更大的树上的样子的示例。
实际上,存储在scikit-learn的tree模块中的有GraphViz,所以直接调用plot_tree能够输出与使用GraphViz的方法相同的图形。 3.graphviz画图 sklearn.tree.export_graphviz以DOT格式导出决策树模型 # DOT datadot_data= tree.export_graphviz(model, out_file=None, feature_names=data.feature_names,class_names=data.target...
导出可视化决策树可以使用plot_tree,示例如下: fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearnimporttreeimportmatplotlib.pyplotasplt#---数据准备---iris=load_iris()# 加载数据#---模型训练---clf=tree.DecisionTreeClassifier()# sk-learn的决策树模型clf=Loading...(iris.data,iris.target)# 用数据训练树模...
4。附一个示例代码 plot the decision surface of a decision tree on the iris dataset %matplotlib inline import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier ...
fromsklearnimporttree clf = tree.DecisionTreeClassifier(random_state=0) iris = load_iris() clf = clf.fit(iris.data, iris.target) 可视化决策树 tree.plot_tree(clf, feature_names=iris.feature_names,# 特征名字 impurity=False,# 是否现实每个叶子的不纯度 ...
fromsklearnimporttree clf = tree.DecisionTreeClassifier(random_state=0) iris = load_iris() clf = clf.fit(iris.data, iris.target) 可视化决策树 tree.plot_tree(clf, feature_names=iris.feature_names,# 特征名字 impurity=False,# 是否现实每个叶子的不纯度 ...
本文简要介绍python语言中sklearn.tree.plot_tree的用法。 用法: sklearn.tree.plot_tree(decision_tree, *, max_depth=None, feature_names=None, class_names=None, label='all', filled=False, impurity=True, node_ids=False, proportion=False, rounded=False, precision=3, ax=None, fontsize=None) ...
然而，题目数据中有天气等标量数据，所以还要进行转化，这里采用了sklearn中的LabelEncoder来将n个标量转化...
_=tree.plot_tree(c45_tree2,filled=True,feature_names=name) plt.show() 实验结果以及改进 实验结果 ID3算法准确率以及可视化结果 未剪枝前决策树的深度较大, 虽然在训练集上的正确率很高, 但是在测试集上的正确率不够理想, 有可能是模型发生了过拟合 ...