plot_tree()函数参数的意义
时间: 2023-06-01 07:02:52 浏览: 134
plot_tree()函数是一种用于绘制决策树的函数。它的参数意义如下:
1. tree_model:决策树模型,可以是sklearn中的DecisionTreeClassifier或DecisionTreeRegressor对象。
2. feature_names:特征名称列表,用于显示每个节点的特征名称。可以是模型的特征名称列表。
3. class_names:类别名称列表,用于显示每个叶子节点的类别名称。可以是模型的类别名称列表。
4. filled:是否填充节点颜色。默认为False。
5. rounded:是否将节点角圆化。默认为False。
6. precision:浮点数的显示精度。默认为2。
7. ax:绘制决策树的坐标轴。默认为None,表示使用当前坐标轴。
8. fontsize:节点文字的字体大小。默认为None,表示使用matplotlib默认值。
9. dpi:图像分辨率。默认为None,表示使用matplotlib默认值。
10. rotate:特征名称的旋转角度。默认为0。
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调用sklearn.tree.plot_tree函数绘制决策树,
以下是一个示例代码,展示如何使用sklearn.tree.plot_tree函数绘制决策树:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, plot_tree
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载Iris数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 训练决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=0)
clf.fit(X, y)
# 绘制决策树
plt.figure(figsize=(20,10))
plot_tree(clf, filled=True, feature_names=iris.feature_names, class_names=iris.target_names)
plt.show()
```
运行以上代码,将生成一个决策树的可视化图像。其中,plot_tree函数的参数如下:
- clf:训练好的决策树模型;
- filled:是否填充节点颜色,默认为False;
- feature_names:特征名称列表,默认为None;
- class_names:类别名称列表,默认为None。
调用sklearn.tree.plot_tree函数绘制决策树
以下是一个示例代码,可以使用sklearn.tree.plot_tree函数绘制决策树:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.tree import plot_tree
# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 创建决策树分类器
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=0)
clf.fit(X, y)
# 绘制决策树
plot_tree(clf)
```
该代码加载了鸢尾花数据集,创建了一个决策树分类器,然后使用plot_tree函数绘制了决策树。输出的图像将显示在jupyter或者ipython notebook中。