RandomForestClassifier可视化

RandomForestClassifier是一种随机森林分类器，它使用多个决策树对数据进行分类。如果要可视化RandomForestClassifier，则需要考虑以下几个步骤：

1. 安装必要的库

pip install pydotplus
pip install graphviz

2. 导入必要的库和数据集

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.tree import export_graphviz
import pydotplus
from IPython.display import Image
import graphviz

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

3. 训练模型

rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=10)
rfc.fit(X, y)

4. 可视化其中一个决策树

tree = rfc.estimators_[0]
dot_data = export_graphviz(tree, 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())

这样就可以可视化其中一个决策树了。如果想要可视化所有的决策树，可以使用以下代码：

for i in range(len(rfc.estimators_)):
    tree = rfc.estimators_[i]
    dot_data = export_graphviz(tree, 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)  
    display(Image(graph.create_png()))

这样就可以在Notebook中可视化所有的决策树了。