linux python可视化,Linux下python决策树可视化
Linux下python决策树可视化
2019年5月25日 21:16 by wst
算法实践
在决策树算法调试过程中，有时需要查看每个节点的情况，此时需要看到树的样子，以找到问题的根源。
安装必要的工具
ubuntu系统
sudo apt-get install graphviz
centos系统
sudo yum install graphviz
演示代码
"""
Author: deepinwst
Email: [email protected]
Date: 18-12-6 下午2:09
"""
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn import tree
import pydot
iris = load_iris()
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(iris.data, iris.target)
# 方法一：
with open('iris.dot', 'w') as f:
f = tree.export_graphviz(clf, out_file=f)
# 注意，这个命令在命令行执行
# dot -Tpdf iris.dot -o iris.pdf
# 方法二：
dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file=None)
graph = pydot.graph_from_dot_data(dot_data)
# graph[0].write_pdf("iris.pdf")
# 方法三：
from IPython.display import Image
import pydotplus
# 需要在notebook中运行
dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file=None,
feature_names=iris.feature_names,
class_names=iris.target_names,
filled=True, rounded=True,
special_characters=True)
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)
Image(graph.create_png())
完整实例
系统环境(Python 3.6.8 - 64bit)
Distributor ID: Deepin
Description: Deepin 15.10
Release: 15.10
Codename: unstable
deepin是类似ubuntu的系统。
注意：此实例是在notebook中运行的。
在使用过程中，若缺少什么包，直接pip install packagename 即可。packagename为你要装的包名。
from sklearn.externals import joblib
from IPython.display import Image
import pydotplus
from sklearn import tree
# 载入训练好的决策树模型
model = joblib.load("age_model.pkl")
dot_data = tree.export_graphviz(model, out_file=None,
filled=True, rounded=True,
special_characters=True)
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)
Image(graph.create_png())
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