决策树里面plot_tree里面的参数class_names的顺序该怎么输入,跟训练模型的时候y变量标签的顺序有关吗
时间: 2023-05-25 15:02:50 浏览: 89
决策树里面plot_tree里面的class_names参数顺序应该根据训练模型时y变量标签的顺序来输入。如果y变量标签的顺序是['非常好', '好', '一般', '差'],那么class_names应该按照相同的顺序输入:class_names=['非常好', '好', '一般', '差']。这样做可以确保决策树图表上的类别标签与真实标签匹配,方便解释决策树的结果。
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import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, plot_tree from sklearn.preprocessing import LabelEncoder import matplotlib.pyplot as plt # 加载csv文件 data = pd.read_csv("data填补.csv") # 将标签进行编码 le = LabelEncoder() data['label'] = le.fit_transform(data['label']) # 划分自变量和因变量 X = data.drop(columns=["label"]) y = data["label"] # 将数据集划分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 定义决策树模型 dt_model = DecisionTreeClassifier() # 训练决策树模型 dt_model.fit(X_train, y_train) # 计算测试集的准确率 accuracy = dt_model.score(X_test, y_test) print("测试集准确率:", accuracy) # 可视化决策树 plt.figure(figsize=(30, 30)) plot_tree(dt_model, filled=True, feature_names=X.columns, class_names=le.classes_) plt.show()我想使这段代码生成的决策图只显示置信度大于0.95的区间应该如何更改
你可以在 `plot_tree()` 函数中添加 `precision` 参数,来控制节点中显示的类别置信度的精度。默认情况下,`precision` 参数的值为 3,可以将其设置为 2 或更高的值,以显示更高精度的置信度。然后,在生成决策树图后,可以使用 matplotlib 库的相关函数来调整节点的可视化效果,只显示置信度大于 0.95 的节点。
修改后的代码如下:
```python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, plot_tree
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载csv文件
data = pd.read_csv("data填补.csv")
# 将标签进行编码
le = LabelEncoder()
data['label'] = le.fit_transform(data['label'])
# 划分自变量和因变量
X = data.drop(columns=["label"])
y = data["label"]
# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 定义决策树模型
dt_model = DecisionTreeClassifier()
# 训练决策树模型
dt_model.fit(X_train, y_train)
# 计算测试集的准确率
accuracy = dt_model.score(X_test, y_test)
print("测试集准确率:", accuracy)
# 可视化决策树
plt.figure(figsize=(30, 30))
plot_tree(dt_model, filled=True, feature_names=X.columns, class_names=le.classes_, precision=2)
# 调整节点的可视化效果,只显示置信度大于0.95的节点
for node in dt_model.tree_.children_left:
confidence = dt_model.tree_.value[node][0][y_train.mode()[0]]
if confidence >= 0.95:
plt.gca().texts[node].set_text(f'Confidence: {confidence:.2f}')
else:
plt.gca().texts[node].set_text('')
for node in dt_model.tree_.children_right:
confidence = dt_model.tree_.value[node][0][y_train.mode()[0]]
if confidence >= 0.95:
plt.gca().texts[node].set_text(f'Confidence: {confidence:.2f}')
else:
plt.gca().texts[node].set_text('')
plt.show()
```
这样修改后,生成的决策树图中,只有置信度大于 0.95 的节点会显示置信度值,其余节点将不显示。
python编程实现任意一种多变量决策树算法并画图
好的,我可以给你提供一个基于Python实现的多变量决策树算法,并画出图形。这里我选择使用scikit-learn库中的DecisionTreeClassifier类来实现决策树算法。以下是实现代码:
```python
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, plot_tree
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 构造数据集
X = np.array([[0, 0, 0],
[0, 1, 1],
[1, 0, 1],
[1, 1, 0]])
y = np.array([0, 1, 1, 0])
# 定义决策树模型
model = DecisionTreeClassifier(max_depth=2)
# 训练模型
model.fit(X, y)
# 可视化决策树
plt.figure(figsize=(5,5))
plot_tree(model, filled=True, rounded=True, feature_names=['feature1', 'feature2', 'feature3'], class_names=['0', '1'])
plt.show()
```
这段代码构造了一个简单的3个特征的数据集,然后使用DecisionTreeClassifier类来训练决策树模型,并使用plot_tree函数画出图形。这里限制树的深度为2,所以画出的图形比较简单。如果想要更复杂的决策树,可以适当增加树的深度。
希望这个例子能够帮助你实现多变量决策树算法并画图。
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