lightgbm lgb create_tree_digraph graphviz 中文乱码

文章讲述了在使用lightgbm的lgb.create_tree_digraph函数生成决策树图时遇到中文乱码的问题,以及如何通过转换为SVG格式并利用浏览器或在线工具解决这一问题。用户可以使用F12开发者工具,结合谷歌截图功能进行全尺寸截图,或者直接将文件渲染为PNG或PDF格式。

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lightgbm lgb create_tree_digraph graphviz 中文乱码

转成svg,然后浏览器打开截图,或者用在线工具转换成png,pdf等等。

谷歌截图,F12,然后ctrl + shift+p,输入screen,找到full size截图

g = lgb.create_tree_digraph(model,  orientation ='horizontal'') 
g.render(filename='test',format='svg')

转svg

lightGBM是一个高效的梯度提升框架,用于解决许多机器学习中的问题,例如分类,回归和排序。如果您想要测试lightGBM,可以按照以下步骤操作: 1. 安装lightGBM模块。可以通过pip install lightgbm命令来安装。 2. 准备数据集。您需要准备一个数据集,并将其划分为训练集和测试集。 3. 加载数据集。使用pandas或numpy等工具将数据集加载到内存中。 4. 建立模型。使用lightGBM框架建立一个模型,并设置参数。 5. 训练模型。将训练集输入到模型中,并使用fit方法进行训练。 6. 测试模型。将测试集输入到模型中,并使用predict方法进行预测。 7. 评估模型。使用sklearn或其他工具评估模型的性能。 下面是一个简单的示例代码: ``` import lightgbm as lgb import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载数据集 data = pd.read_csv('data.csv') X = data.drop('target', axis=1) y = data['target'] # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 建立模型 params = { 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'binary', 'metric': 'binary_logloss', 'num_leaves': 31, 'learning_rate': 0.05, } model = lgb.LGBMClassifier(**params) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train) # 测试模型 y_pred = model.predict(X_test) # 评估模型 acc = accuracy_score(y_test, y_pred) print('Accuracy:', acc) ``` 注意,这只是一个简单的示例,您可以根据自己的数据集和问题进行更改和调整。
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