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) 绘制决策树。 显示的样本计数使用可能存在的任何 sample_weigh...
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...
所以还要进行转化，这里采用了sklearn中的LabelEncoder来将n个标量转化为1至n-1的整数。
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...
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 ...
from sklearn.treeimportDecisionTreeClassifier from sklearn.datasetsimportload_wine from sklearn.model_selectionimporttrain_test_split # 获取数据集并对数据进行训练/测试集的切分 wine=load_wine()# 将数据集按照7:3划分为训练数据集与测试数据集
_=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 ...
tree.plot_tree(clf, fontsize=10) plt.show() 如果你想捕捉整棵树的结构,我想用小字体和高 dpi 保存绘图是解决方案。然后您可以打开图片并缩放到特定节点以检查它们。 # create and train model clf = tree.DecisionTreeClassifier() clf.fit(X, y) ...
sklearn 中DecisionTreeRegressor默认参数 1.导入相应包 import pandas as pd from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold import numpy as np from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier as RFC from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier as KNN...
x = cancer.data y = cancer.target clf = DecisionTreeClassifier(max_depth = 1000) x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y) fig = clf.fit(x_train,y_train) tree.plot_tree(fig) plt.show() 但我建议使用graphviz,它更灵活。