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...
5、绘制整个数据集上的决策树:最后,我们训练一个决策树模型,使用整个鸢尾花数据集,并使用plot_tree函数绘制整个决策树的结构图。绘制整个鸢尾花数据集上的决策树 plt.figure() clf = DecisionTreeClassifier().fit(iris.data, iris.target) plot_tree(clf, filled=True) plt.title("Decision tree trained on al...
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, plot_tree iris = load_iris() X, y = iris.data, iris.target clf = DecisionTreeClassifier() clf = clf.fit(X, y) plt.figure(figsize=(15, 10), dpi=200) plot_tree(clf, feature_names=iris.feature_names, class_names=iris.target_names); ...
from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, plot_tree iris = load_iris() X, y = iris.data, iris.target clf = DecisionTreeClassifier() clf = clf.fit(X, y) plt.figure(figsize=(15, 10), dpi=200) plot_tree(clf, feature_names=iris.feature_na...
1、依赖于matplotlib, sklearn.tree.plot_tree 2、第一步先把生成的分类树模型传入plot_tree(tree_model)中 3、第二步调用matplotlib的pyplot.show()显示图形 4、plot_tree()参数列表 defplot_tree(decision_tree, *, max_depth=None, feature_names=None, ...
我有这个简单的代码: clf = tree.DecisionTreeClassifier() clf = clf.fit(X, y) tree.plot_tree(clf.fit(X, y)) plt.show() 我得到的结果是这张图: 如何使此图表清晰易读?我使用 PyCharm Professional 2019.3 作为我的 IDE。 原文由 Artur 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 python...
1、依赖于matplotlib, sklearn.tree.plot_tree 2、第一步先把生成的分类树模型传入plot_tree(tree_model)中 3、第二步调用matplotlib的pyplot.show()显示图形 4、plot_tree()参数列表 def plot_tree(decision_tree, *, max_depth=None, feature_names=None, ...
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 ...
tree.plot_tree(clf) 1. 2. 3. 4. 准确率:0.9777777777777777 精确率:0.9814814814814815 召回率:0.9761904761904763 F1度量:0.9781305114638448 1. 2. 3. 4. 回归 下面使用决策树对波斯顿房价进行预测。 boston = datasets.load_boston() print(f"特征数据:{boston.data.shape}\n房价:{boston.target.shape}") ...
在scikit-learn官网中有例子,通过plot_tree画出决策树 运行代码报错:sklearn.tree' has no attribute 'plot_tree' ...