sklean中决策树的可视化

最新推荐文章于 2023-08-12 12:12:41 发布

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本文介绍如何使用Python的sklearn库和Graphviz工具包来可视化决策树模型。通过加载Iris数据集并训练决策树分类器，然后利用Graphviz将决策树结构导出为PDF文件，便于理解和分析。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn import tree
import graphviz
import sys
import pydotplus


def visualize(clf,path):
	dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file=None,feature_names=get_feature_names("./data/csv/E17.csv"))
    #dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file=None)
    graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)
    graph.write_pdf(path+"iris.pdf")


iris = load_iris()
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(iris.data, iris.target)
visualize(clf,"./output/")

with open("./output/iris.dot", 'w') as f:
    tree.export_graphviz(clf, out_file=f)