决策树可视化代码


import os
import time
import pydotplus
import numpy as np
from sklearn import tree
from sklearn.externals.six import StringIO
from sklearn.model_selection import train_test_split

print('Step 1.Loading data...')
data = np.loadtxt("Wine.txt",delimiter=',')
x = data[:,1:14]
y = data[:,0].reshape(178,1)
X_train,X_test,Y_train,Y_test = train_test_split(x,y,test_size=0.4)
print('---Loading and splitting completed.')

print('Step 2.Training...')
startTime = time.time()
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(X_train,Y_train)
print('---Training Completed.Took %f s.'%(time.time()-startTime))

print('Step 3.Testing...')
Y_predict = clf.predict(X_test)
matchCount = 0
for i in range(len(Y_predict)):
    if Y_predict[i] == Y_test[i]:
        matchCount += 1
accuracy = float(matchCount/len(Y_predict))
print('---Testing completed.Accuracy: %.3f%%'%(accuracy*100))

feature_name = ['Alcohol','Malic Acid','Ash','Alcalinity of Ash','Magnesium','Total Phenols',
                'Flavanoids','Nonflavanoid Phenols','Proantocyanins','Color Intensity','Hue',
                'OD280/OD315 of Diluted Wines','Proline']
target_name = ['Class1','Class2','Class3']

dot_data = StringIO()
tree.export_graphviz(clf,out_file = dot_data,feature_names=feature_name,
                     class_names=target_name,filled=True,rounded=True,
                     special_characters=True)
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data.getvalue())
graph.write_pdf("WineTree.pdf")
print('Visible tree plot saved as pdf.')

<think>好的,我现在需要帮用户找到在MATLAB中实现决策树可视化代码示例。用户之前已经问过相关问题,但可能之前的回答不够详细或者用户需要更具体的示例。我需要先回顾一下之前的引用内容,看看有没有相关的信息。 首先,引用[1]提到了MATLAB实现决策树,其中提到了剪枝的方法,但没有直接提到可视化。引用[2]讨论了GBDT在MATLAB中的实现,但同样没有可视化部分。引用[3]展示了Python中使用export_graphviz和graphviz生成决策树图的代码,但用户需要的是MATLAB的示例。 因此,我需要想到MATLAB中是否有内置的函数可以用于决策树可视化。记得在MATLAB中,分类树和回归树模型训练后,可以使用`view`函数来查看树的结构。例如,使用`view(treeModel, 'Mode', 'graph')`可以生成图形化的树结构。这可能是一个可行的方法。 接下来,我需要构造一个完整的示例代码,包括数据准备、模型训练可视化步骤。使用鸢尾花数据集是一个常见的选择,因为它简单且易于验证。在MATLAB中,可以通过`load fisheriris`加载数据集,然后使用`fitctree`函数训练决策树分类器。 训练完成后,调用`view`函数来显示树的结构。需要提醒用户确保安装了必要的图形支持库,否则可能会出现错误。此外,MATLAB的可视化可能在复杂树结构时不够清晰,这时可以建议使用剪枝方法,比如`prune`函数,来简化树的结构,使其更易读。 另外,用户可能需要调整图形的显示方式,比如节点颜色或字体大小,可以通过设置参数来实现。例如,`view(treeModel, 'Mode', 'graph', 'Parent', gca, 'FontSize', 8)`中的参数调整。 还需要考虑用户可能遇到的常见问题,比如如何导出图像或者处理大型树的情况。如果树太复杂,MATLAB的图形可能难以查看,这时候剪枝或者调整布局参数可能有用。此外,可以提到Python中使用graphviz的方法,但用户明确需要MATLAB的解决方案,所以这部分作为补充说明即可。 最后,生成相关问题,帮助用户进一步了解决策树的调整和优化,比如剪枝方法、超参数设置以及与其他工具的比较。这些问题应该基于用户当前的需求,引导他们深入探索MATLAB中决策树的应用。</think>在MATLAB中实现决策树可视化可通过内置的`view`函数结合分类/回归树对象完成。以下是完整的代码示例及说明: ```matlab % 加载示例数据集(鸢尾花数据集) load fisheriris % 训练决策树分类器(使用全部特征) treeModel = fitctree(meas, species,... 'SplitCriterion', 'gdi',... % 基尼不纯度 'MaxNumSplits', 4,... % 控制树深度 'Prune', 'off'); % 关闭自动剪枝 % 可视化决策树 view(treeModel, 'Mode', 'graph') % 图形化显示 % 设置图形显示格式 set(gcf, 'Position', [100 100 800 600]) % 调整窗口大小 title('鸢尾花分类决策树可视化') ``` 关键要点说明: 1. 使用`fitctree`训练分类决策树时,可通过`MaxNumSplits`参数控制树的最大分裂次数[^1] 2. `view`函数的`'graph'`模式会生成带箭头连接的树形结构图,节点显示分裂条件和类别分布 3. 对于复杂树结构,建议添加剪枝操作: ```matlab prunedTree = prune(treeModel, 'Level', 2); % 剪枝到第二层 view(prunedTree, 'Mode', 'graph') ``` 4. 可自定义节点样式: ```matlab view(treeModel, 'Mode', 'graph', 'Parent', gca, 'FontSize', 8) ``` 注意事项: - 确保安装Statistics and Machine Learning Toolbox - 若图形窗口未显示箭头连接,尝试运行`graphicsVersion = 'handlegraphics'`后重新生成 - 导出图形可通过菜单栏的"文件>另存为"选择图片格式
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值