grapviz绘制决策树
时间: 2023-11-08 13:46:34 浏览: 35
您可以使用Graphviz库来绘制决策树。下面是一个简单的示例代码,演示如何使用Graphviz绘制决策树:
```python
from sklearn import datasets
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn import tree
import graphviz
# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 训练决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=0)
model = clf.fit(X, y)
# 使用Graphviz导出决策树图形
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 = graphviz.Source(dot_data)
graph.render("decision_tree") # 保存为PDF或其他格式的图像文件
```
这段代码使用了Scikit-learn库中的`DecisionTreeClassifier`来训练决策树模型,并使用`export_graphviz`函数将训练好的决策树导出为Graphviz格式的数据。然后,使用Graphviz库中的`Source`类来将Graphviz格式的数据转换为可视化的图形,并使用`render`函数保存为图像文件。
请确保已经安装了Scikit-learn、Graphviz以及相应的Python库。