Python决策树GraphViz可视化实战教程

本文详细介绍了如何使用GraphViz对Python决策树进行可视化。首先，从官方网站下载并安装GraphViz软件，并将bin目录添加到系统的PATH环境变量中。然后，通过conda命令安装GraphViz的Python库。接着，提供了使用JavaScript语言生成决策树可视化文件的代码示例，包括如何导出决策树模型并渲染成PDF文件。通过本教程，读者可以轻松掌握决策树的可视化操作。

安装GraphViz

从以下链接下载GraphViz：https://graphviz.gitlab.io/_pages/Download/Download_windows.html。选择msi文件进行下载并安装。安装完成后，将bin目录添加到系统的path环境变量中。

通过命令conda install python-graphviz来安装GraphViz的Python库。

生成可视化文件的代码如下，使用JavaScript语言：

import graphviz // 忽略测试
from sklearn import tree
print(data.columns)
// ID3为决策树分类器，fit之后得到的模型，注意必须在fit之后执行，predict之后运行会报错
dot_data = tree.export_graphviz(ID3, out_file=None, feature_names=data.columns[:-1], class_names=np.unique(y)) // 忽略测试
graph = graphviz.Source(dot_data) // 忽略测试
// 在同级目录下生成tree.pdf文件
graph.render("tree") // 忽略测试

参考资料：http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/modules/tree.html#tree-algorithms

理论要掌握，实操不能落！以上关于《Python决策树GraphViz可视化实战教程》的详细介绍，大家都掌握了吧！如果想要继续提升自己的能力，那么就来关注golang学习网公众号吧！