SuperTree 使用教程

SuperTree 使用教程

supertree Visualize decision trees in Python 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/su/supertree

1. 项目介绍

SuperTree 是一个用 Python 编写的开源库，旨在以交互式和用户友好的方式在 Jupyter Notebooks、Jupyter Lab、Google Colab 以及任何支持 HTML 渲染的笔记本环境中可视化决策树。它不仅允许用户展示决策树，还可以直接在笔记本环境中与决策树进行交互。主要功能包括：缩放和平移大型树结构、折叠和展开选定节点，以及以直观和视觉吸引的方式探索树结构。

2. 项目快速启动

在开始使用 SuperTree 前，请确保您已经安装了以下依赖库：scikit-learn、LightGBM、XGBoost、ONNX。以下是快速启动 SuperTree 的步骤：

首先，通过 pip 安装 SuperTree：

pip install supertree

然后，在您的 Python 环境中，您可以按照以下示例代码加载和展示决策树：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from supertree import SuperTree

# 加载 iris 数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 训练模型
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X, y)

# 初始化 SuperTree
super_tree = SuperTree(model, X, y, iris.feature_names, iris.target_names)

# 在笔记本中展示决策树
super_tree.show_tree()

3. 应用案例和最佳实践

以下是使用 SuperTree 的一些应用案例和最佳实践：

决策树分类器案例

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from supertree import SuperTree

# 加载数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 训练决策树分类器
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X, y)

# 可视化决策树
super_tree = SuperTree(model, X, y, iris.feature_names, iris.target_names)
super_tree.show_tree()

随机森林回归器案例

from sklearn.datasets import load_diabetes
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from supertree import SuperTree

# 加载数据集
diabetes = load_diabetes()
X, y = diabetes.data, diabetes.target

# 训练随机森林回归器
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, max_depth=3, random_state=42)
model.fit(X, y)

# 可视化随机森林中的一个决策树
super_tree = SuperTree(model, X, y)
super_tree.show_tree(2)

4. 典型生态项目

SuperTree 支持多种机器学习库的模型，包括 scikit-learn、LightGBM、XGBoost 和 ONNX。以下是一些典型的生态项目：

• scikit-learn: 提供了多种机器学习算法的实现，包括决策树和随机森林等。
• LightGBM: 是一个基于决策树的高效梯度提升框架，适用于大规模数据集。
• XGBoost: 是一个优化的分布式梯度提升库，广泛用于各种数据科学竞赛和实际应用中。

通过结合这些库和 SuperTree，用户可以轻松地训练模型并可视化复杂的决策树结构。

supertree Visualize decision trees in Python 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/su/supertree