python中graphviz画决策树

1.安装

需要先安装graphviz软件并配置环境变量后再安装graphviz包。

a) 软件下载并安装：链接：https://pan.baidu.com/s/1hw-AaPmyLf2V2BpXUvD1nQ 提取码：5sz0 

b) 配置环境变量，（我的安装路径为C:\Program Files (x86)\Graphviz2.38）：

① 在用户变量的path中新增 C:\Program Files (x86)\Graphviz2.38\bin

② 在系统环境变量的path中新增 C:\Program Files (x86)\Graphviz2.38\bin\dot.exe

③ 配置完成后可在命令行输入dot -version观察安装效果，如输出如下图所示即安装成功。

c) 安装pyphon包：pip install graphviz

2.使用

#使用红酒数据集观察
from sklearn import tree 
from sklearn.datasets import load_wine 
from sklearn.model_selection import train_test_split 
wine = load_wine()
Xtrain, Xtest, Ytrain, Ytest = train_test_split(wine.data,wine.target,test_size=0.3)

clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion="entropy",max_depth=5)
clf = clf.fit(Xtrain, Ytrain) 
score = clf.score(Xtest, Ytest) 

feature_name = ['酒精','苹果酸','灰','灰的碱性','镁','总酚',
                '类黄酮','非黄烷类酚类','花青素','颜色强度',
                '色调','稀释葡萄酒','脯氨酸']
import graphviz
dot_data = tree.export_graphviz(clf
                                ,out_file = None
                                ,feature_names= feature_name
                                ,class_names=["琴酒","雪莉","贝尔摩德"]
                                ,filled=True
                                ,rounded=True
                                )
graph = graphviz.Source(dot_data)
graph.save('D:/fhchen/wine_tree.dot') #保存决策树

需要注意的是，此时保存的决策树是一个dot文件，要转换成图片格式可以用如下命令进行转换

dot -Tpng D:\fhchen\wine_tree.dot -o D:\fhchen\wine_tree.png

如果节点中包括中文，则转换后的图片会出现乱码，如下图所示

这是因为生成的dot文件中默认字体格式为helvetica，找到生成的dot文件，打开并编辑，将

digraph Tree {
node [shape=box, style="filled, rounded", color="black", fontname=helvetica] ;
edge [fontname=helvetica] ;

替换为

digraph Tree {
node [shape=box, style="filled, rounded", color="black", fontname=SimHei] ;
edge [fontname=SimHei] ;

其中字体可以自己选择，如想要宋体可以将SimHei替换为 NSimSun。

最终生成的决策树如下：

 

3.xgboost画出子树

import pandas as pd
from xgboost.sklearn import XGBClassifier
import xgboost as xgb
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #windows下用来正常显示中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号
from sklearn import tree
from sklearn.datasets import load_wine
from sklearn.model_selection import train_test_split
wine = load_wine()

Xtrain, Xtest, Ytrain, Ytest = train_test_split(wine.data,wine.target,test_size=0.3)
clf = XGBClassifier(
    n_estimators=30,#三十棵树
    learning_rate =0.3,
    max_depth=4,
    min_child_weight=1,
    gamma=0.3,
    subsample=0.8,
    colsample_bytree=0.8,
    objective= 'binary:logistic',
    nthread=12,
    scale_pos_weight=1,
    reg_lambda=1,
    seed=27)

'''
在xgboost的新版本(0.8)中,已无需生成fmap来获取列名。
只需要在训练的时候将数据转换为DataFrame且列名标记为特征即可
'''

clf.fit(pd.DataFrame(Xtrain,columns=wine.feature_names), Ytrain)  
#中间节点形状
condition_node_params = {'shape':'box',
                         'style':'filled,rounded',
                         'fillcolor':'#78bceb'
                         }
#叶子节点形状
leaf_node_params = {'shape':'box',
                    'style':'filled',
                    'fillcolor':'#e48038'
                    }
graph = xgb.to_graphviz(clf,num_trees=1,condition_node_params=condition_node_params,leaf_node_params=leaf_node_params,**{'size':str(12)})
graph.render('xgboost1') #输出pdf文件

目前没找到解决to_graphviz输出的图中中文乱码的办法，就先用英文了。

生成结果如下：

参考文献：

https://blog.csdn.net/HNUCSEE_LJK/article/details/86772806

https://blog.csdn.net/pipixiu/article/details/79057885