知道决策树字典如何可视化树
时间: 2023-06-01 07:02:57 浏览: 77
可以使用Python中的graphviz库来可视化决策树。以下是一个简单的例子:
```python
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz
from sklearn.datasets import load_iris
import graphviz
# 加载数据集
iris = load_iris()
# 创建决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(iris.data, iris.target)
# 将决策树输出为DOT格式
dot_data = export_graphviz(clf, out_file=None, feature_names=iris.feature_names, class_names=iris.target_names)
# 使用graphviz库将DOT格式转换为可视化图形
graph = graphviz.Source(dot_data)
graph.render("iris")
```
运行以上代码,将会生成一个名为“iris.pdf”的PDF文件,其中包含了决策树的可视化图形。如果想直接在Jupyter Notebook中显示决策树可视化图形,可以将最后一行代码改为:
```python
graph
```
这样就可以在Notebook中直接显示决策树了。
相关问题
由决策树字典得到决策树可视化
决策树可视化是将决策树以图形化的方式呈现出来,便于理解和观察决策树的结构和规律。下面介绍一种方法,通过决策树字典来得到决策树可视化。
1. 导入需要的库
```python
from sklearn.tree import plot_tree
import matplotlib.pyplot as plt
```
2. 定义决策树字典
```python
tree_dict = {'feature_names': ['feature1', 'feature2', 'feature3'],
'class_names': ['class1', 'class2'],
'tree_structure': {'node_id': 0, 'feature': 1, 'threshold': 0.5, 'left_child': 1, 'right_child': 2, 'value': [10, 20]},
'n_classes': 2,
'n_features': 3}
```
其中,`feature_names`是特征名称列表,`class_names`是类别名称列表,`tree_structure`是决策树结构,`n_classes`是类别数,`n_features`是特征数。
3. 绘制决策树
```python
plt.figure(figsize=(8, 6))
plot_tree(tree_dict['tree_structure'], feature_names=tree_dict['feature_names'], class_names=tree_dict['class_names'], filled=True)
plt.show()
```
其中,`plot_tree`函数的参数有:
- `tree_structure`:决策树结构字典;
- `feature_names`:特征名称列表;
- `class_names`:类别名称列表;
- `filled`:是否使用颜色填充节点。
运行以上代码,即可得到决策树可视化图像。
python绘制决策树字典
可以使用Python中的Graphviz库来绘制决策树字典。下面是一个绘制决策树字典的示例代码:
```python
from graphviz import Digraph
def plot_tree(tree_dict):
dot = Digraph(comment='Decision Tree')
for key in tree_dict:
dot.node(key, label=key)
for value in tree_dict[key]:
dot.edge(key, value)
dot.render('decision_tree.gv', view=True)
```
其中,`tree_dict`是一个字典,表示决策树的结构,例如:
```python
tree_dict = {
'A': ['B', 'C'],
'B': ['D', 'E'],
'C': ['F', 'G']
}
```
表示决策树的结构如下:
```
A
/ \
B C
/ \ / \
D E F G
```
调用`plot_tree()`函数即可生成决策树的可视化图形。