pos = nx.nx_agraph.graphviz_layout(tree, prog='dot')

时间: 2024-05-30 21:15:38 浏览: 211
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graphviz-java-api.zip_Dot._graphviz java

I'm sorry, but I am an AI language model and I cannot provide the context for this code snippet. Can you please provide me with more information about the code or the project you are working on?
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解决export_graphviz可视化树报错问题的方法

(graph,) = pydot.graph_from_dot_file('tree.dot') # Write graph to a png file graph.write_png('tree.png') 通过以上步骤，我们可以正确地使用export_graphviz来可视化树，从而更好地理解决策树的结构和节点...
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from sklearn import tree tree.export_graphviz(classifier,out_file="tree.dot" ) import pydotplus from IPython.display import Image dot_data=tree.export_graphviz(classifier, out_file=None,feature_names=irisdata.feature_names,filled=True, rounded=True,special_characters=True) graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data) 帮我画出决策树

dot_data = tree.export_graphviz(classifier, out_file=None, feature_names=iris.feature_names, class_names=iris.target_names, filled=True, rounded=True, special_characters=True) graph = pydotplus....

import graphviz dot_data = tree.export_graphviz(tree_clf, out_file=None) graph = graphviz.Source(dot_data) graph.render("pengunis") 以上代码是什么含义？请详细讲解里面用到的包和函数

graph = graphviz.Source(dot_data) 这里使用了graphviz库中的Source类将Graphviz格式的数据渲染成图片。 4. 将渲染出的图片保存为文件 python graph.render("pengunis") 将渲染出的决策树保存为...

from sklearn.tree import export_graphviz from IPython.display import Image import pydotplus import sklearn import graphviz tree = dec_rf.estimators_[0] dot_data = export_graphviz(tree, out_file=None, feature_names=['feat'+str(i) for i in range(9)], class_names=['0', '1'], filled=True, rounded=True, special_characters=True) graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data) graph.render("D:/random forest") Image(graph.create_png())

6. 调用 pydotplus.graph_from_dot_data 函数，将 Graphviz 格式的数据转换为 Graphviz 图形对象。 7. 调用 graph.render 方法，将 Graphviz 图形对象保存为 D:/random forest 文件。 8. 调用 graph.create_...

from sklearn.tree import export_graphviz from IPython.display import Image import pydotplus from sklearn.externals.six import StringIO # 绘制决策树 dot_data = StringIO() export_graphviz( decision_tree, out_file=dot_data, feature_names=predictors, class_names=['Unsurvived','Survived'], # filled=True, rounded=True, special_characters=True ) # 决策树展现 graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data.getvalue()) Image(graph.create_png()) 优化这段代码

在使用 sklearn.tree.export_graphviz() 函数时，你可以通过设置 filled 和 rounded 参数来控制决策树的样式，同时也可以通过 special_characters 参数来控制是否展示特殊字符。 另外，由于 sklearn....

解释这段代码：# 决策树 dt = DecisionTreeClassifier(max_depth=5, random_state=0) dt.fit(X_train, y_train) y_pred_dt = dt.predict(X_test) print('决策树准确率：', metrics.accuracy_score(y_test, y_pred_dt)) # 决策树可视化 dot_data = export_graphviz(dt, out_file=None, feature_names=X_train.columns, class_names=['Dead', 'Survived'], filled=True, rounded=True, special_characters=True) graph = graphviz.Source(dot_data) graph.render('titanic_decision_tree') # 剪枝 dt_pruned = DecisionTreeClassifier(max_depth=5, ccp_alpha=0.01, random_state=0) dt_pruned.fit(X_train, y_train) y_pred_pruned = dt_pruned.predict(X_test) print('剪枝决策树准确率：', metrics.accuracy_score(y_test, y_pred_pruned)) # 随机森林 rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5, random_state=0) rf.fit(X_train, y_train) y_pred_rf = rf.predict(X_test) print('随机森林准确率：', metrics.accuracy_score(y_test, y_pred_rf))

然后，使用export_graphviz函数将决策树可视化，设置特征名称为X_train的列名，类别名称为Dead和Survived，并将结果图形保存为titanic_decision_tree。接着，使用DecisionTreeClassifier函数构建一个剪枝决策树模型...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd w = pd.read_csv('BostonHousing2.csv') w_new=w.drop(columns=["chas"],axis=1) wn0 = w_new.columns wn = wn0[5:] f = plt.figure(figsize=(16,8)) k=0 for i in range(len(wn)): for j in range(len(wn)): k=k+1 if i!=j: f.add_subplot(len(wn),len(wn),k) else: f.add_subplot(len(wn),len(wn),k) plt.scatter([0,1],[0,1]) plt.text(.5,.5,wn[i],\ ha='center',va='center',size=10) y=np.array(w[wn[0]])[:,np.newaxis] X=np.array(w[wn[1:]]) from sklearn import linear_model regr=linear_model.LinearRegression(fit_intercept=False) regr.fit(X,y) print(regr.coef_) res=y-regr.predict(X) import scipy.stats as stats import pylab res.shape=res.shape[0] f=plt.figure(figsize=(12,5)) f.add_subplot(121) plt.scatter(regr.predict(X),res) plt.plot(regr.predict(X),np.ones(len(y))) plt.xlabel('Fitted values') plt.ylabel('Residuals') f.add_subplot(122) stats.probplot(res,dist="norm",plot=pylab) plt.show() from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn import tree import graphviz regr2 =DecisionTreeRegressor(max_depth=4,random_state=100) regr2 = regr2.fit(X,y) dot_data=tree.export_graphviz(regr2,feature_names=wn[1:],out_file=None) graph=graphviz.Source(dot_data) f=plt.figure(figsize=(12,5)) f.add_subplot(111) height=regr2.feature_importances_ bars = wn[1:] y_pos=np.arange(len(bars)) plt.bar(y_pos,height) plt.xticks(y_pos,bars) plt.yticks() plt.show() 解释以上代码

以上代码是用于数据分析和可视化的Python代码。...请注意，这段代码假设你已经安装了相关的库（如numpy、matplotlib、pandas、scikit-learn和graphviz），并且已经有了'BostonHousing2.csv'文件作为数据源。

from sklearn.datasets import load_digits, load_breast_cancer, load_iris, load_wine from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz import pydotplus from IPython.display import Image # 加载四个分类数据集 datasets = [load_digits(), load_breast_cancer(), load_iris(), load_wine()] # 构建for循环，训练拟合决策树模型，并用graphviz和pydotplus对每个数据集的训练结果进行可视化输出 for dataset in datasets: # 数据集划分 X = dataset.data y = dataset.target # 训练模型 clf = DecisionTreeClassifier() clf.fit(X, y) # 可视化输出 dot_data = export_graphviz(clf, out_file=None, feature_names=[str(x) for x in dataset.feature_names], class_names=[str(x) for x in dataset.target_names], filled=True, rounded=True, special_characters=True) #graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data) #img = Image(graph.create_png()) #graph.write_png("ou.png") graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data) Image(graph.create_png())这个代码运行后为什么没有图出来，改怎样修改

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz import pydotplus from IPython.display import Image # 加载四个分类数据集 datasets = [load_digits(), load_breast_cancer(), load_iris(), ...

pip install graphviz Collecting graphvizNote: you may need to restart the kernel to use updated packages. Downloading graphviz-0.20.1-py3-none-any.whl (47 kB) Installing collected packages: graphviz Successfully installed graphviz-0.20.1 import graphviz dot_data=tree.export_graphviz(clf,feature_names= feature_name ,class_names=["琴酒","雪莉","贝尔摩德"] ,filled=True ,rounded=True) ​ graph = graphviz.Source(dot_data) graph --------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) Input In [14], in <cell line: 2>() 1 import graphviz ----> 2 dot_data=tree.export_graphviz(clf,feature_names= feature_name 3 ,class_names=["琴酒","雪莉","贝尔摩德"] 4 ,filled=True 5 ,rounded=True) 7 graph = graphviz.Source(dot_data) 8 graph AttributeError: 'DecisionTreeClassifier' object has no attribute 'export_graphviz'

这个错误提示意思是 DecisionTreeClassifier 类中没有名为 export_graphviz 的方法或属性，因此在调用该方法时出错。...graph = graphviz.Source(dot_data) graph 这应该可以成功绘制决策树图。

dot_data = export_graphviz(clf, out_file=None, feature_names=iris.feature_names[:2], class_names=iris.target_names, filled=True, rounded=True, special_characters=True)

graph = graphviz.Source(dot_data) graph.render("iris_decision_tree") graph.view() 其中 graph.render("iris_decision_tree") 指定了输出文件名，可以生成一个名为 iris_decision_tree.pdf 的 PDF ...

graph = graphviz.Source(dot_data) graph.render("boston")

这段代码中的graph是一个通过graphviz模块创建的图形对象，它可以用来绘制和渲染各种类型的图形。在这里，通过将graph对象渲染成一个PDF、PNG或SVG文件并保存在指定路径下，来将图形保存为文件。具体来说，这段代码...

这段代码import numpy import pandas as pd import sklearn data=pd.read_excel("7.xlsx") print(data.head()) x=data.iloc[:,1:14] y=data.iloc[:,0] from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier as DTC dtc=DTC(criterion='entropy') dtc.fit(x,y) print("准确率：",dtc.score(x,y)) import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import tree a=tree.plot_tree(dtc) plt.savefig("1.png",bbox_inches="tight") plt.savefig("1.png") plt.rcParams["font.sans-serif"]=["KaiTi"] plt.savefig("1.png") a=tree.plot_tree(dtc,feature_names=["对国货的满意度","购买文创类产品意愿","购买国货的频率","产品功能","使用体验","安全保障","外观设计","使用年限","精神需求","价格的重视程度","货宣传印象","购买时更关注","购买原因","倾向内涵"]) import graphviz clf=DTC() clf.fit(x,y) dot_data = tree.export_graphviz(clf,filled=True,rounded=True,special_characters=True , fontname="Microsoft YaHei",feature_names=(["对国货的满意度","购买文创类产品意愿","购买国货的频率","产品功能","使用体验","安全保障","外观设计","使用年限","精神需求","价格的重视程度","货宣传印象","购买时更关注","购买原因","倾向内涵"]) graph = graphviz.Source(dot_data) graph.view()出现invalid syntax错误，怎么改？

dot_data = tree.export_graphviz(clf,filled=True,rounded=True,special_characters=True , fontname="Microsoft YaHei",feature_names=(["对国货的满意度","购买文创类产品意愿","购买国货的频率","产品功能",...

import graphviz import graphviz dot_data=tree.export_graghviz(clf,feature_names= feature_name ,class_names=["琴酒","雪莉","贝尔摩德"] ,filled=True ,rounded=True) ​ graph = graphviz.Source(dot_data) graph --------------------------------------------------------------------------- ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) <ipython-input-54-2d411ecc84f2> in <module> ----> 1 import graphviz 2 dot_data=tree.export_graghviz(clf,feature_names= feature_name 3 ,class_names=["琴酒","雪莉","贝尔摩德"] 4 ,filled=True 5 ,rounded=True) ModuleNotFoundError: No module named 'graphviz'

这个错误提示意思是你的 Python 环境中没有安装 graphviz 模块，因此在导入该模块时出错。 你可以使用以下命令来安装 graphviz 模块： 在 Windows 环境下，可以在命令行中输入以下命令： pip install ...

我已经用数据训练好决策树和随机森林，现在需要用输入数据，用数据预测这组数据描述的病人是否患有心脏病，请给我测试的代码。下面是我的训练过程import pandas as pd from sklearn import tree from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np heart=pd.read_csv("D:\Anaconda1\heart.csv") heart.head() heart.info() clf_tree = tree.DecisionTreeClassifier() from sklearn.model_selection import train_test_split x = heart.drop('target',axis = 1) y = heart['target'] x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y,random_state=0) clf_tree.fit(x_train,y_train) print(clf_tree.score(x_train,y_train)) print(clf_tree.score(x_test,y_test)) tree.export_graphviz(clf, out_file='tree.dot') score_list=[] for i in range(10,100,10): clf_forest = RandomForestClassifier(n_estimators = i, random_state = 0) clf_forest.fit(x_train,y_train) score_list.append(clf_forest.score(x_test,y_test)) plt.plot(range(10,100,10), score_list) plt.show() print(np.argmax(score_list)) print(np.max(score_list))

clf_tree = tree.DecisionTreeClassifier() clf_tree.load("tree_model.pkl") # 加载训练好的随机森林模型 clf_forest = RandomForestClassifier() clf_forest.load("forest_model.pkl") # 预测决策树模型结果 ...

提取目标变量和特征变量 scaler = StandardScaler() X = df.iloc[:, 4:] # 特征数据 X = scaler.fit_transform(X) y_1 = df[[‘U(Ⅳ)浓度’]] # 目标变量1 y_2 = df[[‘U(Ⅵ)浓度’]] # 目标变量2 y_3 = df[[‘硝酸浓度’]] # 目标变量2 随机划分数据集 X_train_1, X_test_1, y_train_1, y_test_1 = train_test_split(X, y_1, test_size=0.2, random_state=42) X_train_2, X_test_2, y_train_2, y_test_2 = train_test_split(X, y_2, test_size=0.2, random_state=42) X_train_3, X_test_3, y_train_3, y_test_3 = train_test_split(X, y_3, test_size=0.2, random_state=42) 对特征变量进行标准化 scaler = StandardScaler() X_train_1_std = scaler.fit_transform(X_train_1) X_test_1_std = scaler.transform(X_test_1) X_train_2_std = scaler.fit_transform(X_train_2) X_test_2_std = scaler.transform(X_test_2) X_train_3_std = scaler.fit_transform(X_train_3) X_test_3_std = scaler.transform(X_test_3) 建立随机森林模型并进行训练 rf_1 = RandomForestRegressor(n_estimators=1000, random_state=42) rf_1.fit(X_train_1_std, y_train_1) rf_2 = RandomForestRegressor(n_estimators=1000, random_state=42) rf_2.fit(X_train_2_std, y_train_2) rf_3 = RandomForestRegressor(n_estimators=1000, random_state=42) rf_3.fit(X_train_3_std, y_train_3) 对测试集进行预测并计算准确性 accuracy_1 = rf_1.score(X_test_1_std, y_test_1) accuracy_2 = rf_2.score(X_test_2_std, y_test_2) accuracy_3 = rf_3.score(X_test_3_std, y_test_3) print(‘U(Ⅳ)浓度的预测准确度为： {:.2f}%’.format(accuracy_1 * 100)) print(‘U(Ⅵ)浓度的预测准确度为： {:.2f}%’.format(accuracy_2 * 100)) print(‘U(Ⅵ)浓度的预测准确度为： {:.2f}%’.format(accuracy_3 * 100)) 请使用代码通过绘制图表的方式说明该随机森林中决策树的生成过程，给出我相应的代码 请不要使用graphviz软件

要通过绘制图表的方式说明随机森林中决策树的生成过程，我们可以使用sklearn库中的plot_tree()函数。该函数可以绘制单棵树的结构，我们可以使用循环将随机森林中每一棵树的结构都绘制出来。 下面是相应的代码： ...

decision_tree = tree.DecisionTreeClassifier(max_depth=6)decision_tree.fit(X_train, y_train)如何可视化数据划分的结果

graph = graphviz.Source(dot_data) graph.render('decision_tree', view=True) 其中，out_file参数表示导出的文件路径，如果设置为None，则返回一个dot格式的文本字符串；feature_names参数表示特征的名称；...
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