簡單Python決策樹視覺化例項

2021-08-06 08:28:15 字數 1439 閱讀 5329

本文主要內容參考：

第二步是安裝python外掛程式graphviz和外掛程式pydotplus。

本例採用的是sklearn自帶的鳶尾花資料集，使用pycharm實現。具體例項如下所示

#!/usr/bin/env python


# -*- coding: utf-8 -*-


# @author : peidong


# @site : 


# @file : decisiontree.py


# @software: pycharm


# 決策樹演示


fromsklearn.datasetsimportload_iris


fromsklearnimporttree


importpydotplus


importos


# 匯入路徑


os.environ["path"] += os.pathsep + 'c:/program files (x86)/graphviz2.38/bin/'


# 匯入資料


iris = load_iris()


# 構建模型


clf = tree.decisiontreeclassifier()


clf = clf.fit(iris.data, iris.target)


# 儲存模型


withopen("iris.dot"


, 'w')asf:


f = tree.export_graphviz(clf, 


out_file=f)


# 畫圖，儲存到pdf檔案


# 設定影象引數


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)


# 儲存影象到pdf檔案


graph.write_pdf("iris.pdf")
最後所得影象結果為：

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