可视化随机森林中的决策树

环境:win10 python3.6.1

使用工具:Graphviz 下载地址    下载后将bin目录添加到环境变量中

数据集:sklearn中自带的iris数据集

参考:How to Visualize a Decision Tree from a Random Forest in Python using Scikit-Learn

结果:


可视化随机森林中的决策树



第一步:训练模型

from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()

# Model (can also use single decision tree)
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model = RandomForestClassifier(n_estimators=10)

# Train
model.fit(iris.data, iris.target)
# Extract single tree
estimator = model.estimators_[5]


第二步:使用sklearn中的export_graphviz函数将tree输出为.dot文件,这个函数的参数控制图的信息和外观,具体可参考网页链接

from sklearn.tree import export_graphviz
# Export as dot file
export_graphviz(estimator, out_file='tree.dot', 
                feature_names = iris.feature_names,
                class_names = iris.target_names,
                rounded = True, proportion = False, 
                 filled = True)


第三步:将.dot文件转换为png图像,前提要安装好Graphviz

在cmd中打开tree.dot文件所在目录输入以下命令:

dot -Tpng tree.dot -o tree.png -Gdpi=600


第四步:可视化(在jupyter notebook中)

# Display in jupyter notebook
from IPython.display import Image
Image(filename = 'tree.png')


评论

Live Sex Cams Free