python使用GBDT使模型可视化

使用GBDT模型进行可视化的方法可以有很多种，以下是其中的一种基本方法：

首先，需要先安装好所需的Python库，包括scikit-learn, graphviz, pydotplus等，代码如下：

!pip install scikit-learn
!pip install graphviz
!pip install pydotplus

然后，我们可以使用sklearn库中的GradientBoostingClassifier模型进行训练和预测。训练好的模型可以使用graphviz库进行可视化，代码如下：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from sklearn.tree import export_graphviz
import graphviz
import pydotplus

# 加载数据集
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
gbdt = GradientBoostingClassifier(n_estimators=10, learning_rate=0.1, max_depth=3, random_state=42)
gbdt.fit(X_train, y_train)

# 可视化
dot_data = export_graphviz(gbdt.estimators_[0, 0], out_file=None, feature_names=iris.feature_names, class_names=iris.target_names, filled=True, rounded=True, special_characters=True)
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)
graphviz.Source(graph.to_string())

上述代码中，我们首先加载了iris数据集，并将数据集分为训练集和测试集。然后，我们使用GradientBoostingClassifier模型进行训练，并指定了一些模型参数，例如n_estimators, learning_rate, max_depth等。训练好的模型中，可以使用estimators_属性访问到每个基分类器。

最后，我们使用export_graphviz函数将每个基分类器可视化，可以看到每个基分类器的树形结构，包括节点特征、节点阈值、样本数量等。我们可以使用graphviz库将其转换成图片或PDF文件，或者使用jupyter notebook中的graphviz库进行直接展示。

需要注意的是，上述代码中只展示了一个基分类器的可视化，对于多个基分类器的情况，可以使用循环或者并行计算来进行可视化。