supertree：交互式决策树可视化

supertree：交互式决策树可视化

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

在机器学习领域中，决策树是一种直观且易于理解的模型。然而，当决策树变得庞大时，传统可视化工具往往难以提供良好的交互体验。supertree，一个专为决策树可视化设计的Python包，能够在Jupyter Notebooks、Jupyter Lab、Google Colab等支持HTML渲染的笔记本环境中提供交互式的决策树展示。

项目介绍

supertree旨在为用户提供一种直观、互动的方式来探索和展示决策树。它不仅支持缩放和移动，让用户能够轻松浏览大型树状结构，还允许折叠和展开节点，以及以直观且吸引人的方式探索树结构。

项目技术分析

从技术角度来看，supertree利用了现代Web技术，如HTML和JavaScript，以实现其交互式特性。通过在笔记本环境中嵌入HTML内容，supertree能够在不离开当前工作流的情况下提供丰富的用户交互体验。

项目及应用场景

应用场景

1. 教育和学术研究：在教育和学术研究中，supertree可以帮助学生和研究人员更好地理解决策树的结构和原理。
2. 数据分析：数据分析师可以使用supertree来探索模型，理解数据如何通过决策树进行分类或回归。
3. 机器学习模型评估：在模型评估过程中，supertree可以帮助开发人员快速识别模型的关键决策点。

技术实现

supertree支持多种机器学习库的模型，包括scikit-learn、LightGBM、XGBoost和ONNX等。这意味着用户可以轻松地将supertree集成到现有的机器学习工作流中，而无需进行复杂的转换或适配。

项目特点

以下是supertree的一些主要特点：

1. 交互式展示：用户可以缩放、移动、折叠和展开树节点，以便更深入地理解决策树。
2. 多环境支持：supertree可以在多种笔记本环境中运行，包括Jupyter Notebooks和Google Colab。
3. 自定义展示：用户可以自定义颜色、深度等属性，以更好地匹配特定的分析需求。
4. 易于安装和使用：通过简单的pip install supertree命令即可安装，且易于集成到现有的Python代码中。

功能展示

以下是一些supertree的功能演示：

• 查看详细信息：用户可以查看每个节点的详细信息，包括特征、阈值、样本数等。
• 缩放和重置：用户可以通过缩放和重置功能来探索大型树状结构。
• 全屏展示：在Jupyter环境中，用户可以选择全屏查看决策树。
• 动态更改深度：用户可以在不刷新页面的情况下动态更改树的深度。
• 颜色更改：用户可以根据需要更改树的颜色。
• 森林导航：如果模型是随机森林，用户可以在不同的树之间导航。
• 显示特定样本路径：用户可以查看特定样本在树中的路径。
• 保存为SVG：用户可以导出树状图为SVG格式，便于在文档中嵌入或打印。

实例展示

以下是使用supertree的一些实例：

决策树分类器在iris数据上的应用

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)

# 在笔记本中显示树状图
super_tree.show_tree()

随机森林回归器示例

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

# 加载糖尿病数据集
diabetes = load_diabetes()
X = diabetes.data
y = diabetes.target

# 训练模型
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, max_depth=3, random_state=42)
model.fit(X, y)

# 初始化supertree
super_tree = SuperTree(model, X, y)
# 在笔记本中显示索引为2的树状图
super_tree.show_tree(2)

supertree为用户提供了一个强大的工具，使其能够更深入地理解和探索决策树模型。无论您是机器学习的新手还是资深专家，supertree都能为您提供帮助。立即通过pip install supertree安装并开始使用吧！

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