决策树里面plot_tree里面的参数class_names的顺序是跟什么有关的如何确定
时间: 2023-05-24 11:05:56 浏览: 59
决策树里面plot_tree函数里的class_names参数顺序与你在训练模型时定义的类别标签的顺序有关。例如,如果你的训练数据集中的类别标签顺序是[0,1,2],那么在plot_tree函数中设置的class_names参数顺序应该与之相同,即['0', '1', '2']。如果你不确定标签的顺序,可以考虑使用sklearn中的LabelEncoder来识别类别,它可以将类别映射到从0开始的数字标签,这样就可以确保'class_names'参数与标签的顺序相同,从而正确地绘制决策树。
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决策树里面plot_tree里面的参数class_names的顺序是跟什么有关的如何确定,用代码实现举个例子
决策树的`plot_tree`函数中的`class_names`参数用于指定类别标签的名称。在决策树分类问题中,一般将类别标签指定为字符串类型的类别名称,这些类别名称的顺序应与模型中的顺序相同。因此,决策树中`class_names`的顺序需要与训练好的模型中的类别名称顺序相同。
假设我们有一个二分类问题,类别标签分别为“是”和“否”。我们可以使用以下代码定义一个决策树分类器并在其上绘制决策树:
```python
from sklearn import tree
# 定义训练数据
X = [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]
y = [0, 1, 1, 0]
# 定义决策树分类器
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
# 训练决策树分类器
clf = clf.fit(X, y)
# 绘制决策树
tree.plot_tree(clf, class_names=["否", "是"])
```
在上面的代码中,我们首先定义了训练数据`X`和对应的类别标签`y`。然后,我们定义了一个决策树分类器并用训练数据拟合了模型。最后,我们使用`plot_tree`函数绘制了决策树,其中指定了类别标签的顺序为“否”和“是”。
运行上面的代码,我们可以得到以下决策树的可视化结果:
```
是
/ \
/ \
否 否
/ \ / \
/ \ / \
是 否 是 否
```
可以看到,绘制的决策树中将类别标签“否”赋予了编号0,“是”赋予了编号1,并且在`class_names`中指定了类别标签的顺序为["否", "是"]。因此,绘制的决策树中节点上的类别名称也按照这个顺序进行显示。
决策树里面plot_tree里面的参数class_names的顺序是跟什么有关的如何确定,用sklearn中的LabelEncoder实现,代码举个例子
决策树中plot_tree函数中的class_names参数的顺序与LabelEncoder中类别编码的顺序相同。因此,决策树中的类别编码顺序应与LabelEncoder中fit_transform时的类别编码顺序相同。
以下是如何使用LabelEncoder对类别进行编码的例子:
```python
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
# 原始数据
labels = ['cat', 'dog', 'dog', 'cat', 'bird']
# 实例化LabelEncoder对象
le = LabelEncoder()
# 对类别进行编码
le.fit_transform(labels)
# 编码结果
array([0, 1, 1, 0, 2])
```
在这个例子中,我们使用`fit_transform`函数对原始类别进行编码,返回的编码结果的顺序即为类别编码的顺序。在使用`plot_tree`函数绘制决策树时,可以将编码后的类别传入`class_names`参数中,以正确显示类别名称。
例如,在下面的代码中,我们使用了与上面相同的编码顺序:
```python
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, plot_tree
import matplotlib.pyplot as plt
# 编码后的类别
class_names = ['cat', 'dog', 'bird']
# 创建并训练决策树模型
tree_clf = DecisionTreeClassifier()
X = [[0,0],[0,1],[1,0],[1,1]]
y = ['cat', 'dog', 'dog', 'bird']
tree_clf.fit(X, y)
# 绘制决策树
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
plot_tree(tree_clf, class_names=class_names, ax=ax)
```
这里我们手动将类别名称传入了`class_names`参数中,并按照上例的编码方式编写了编码后的类别列表。绘制出的决策树能够正确地显示类别名称。