平常網上看到的關於決策樹的scikit-learn教程大都是直接給出容器的訓練、****:
clf = tree.decisiontreeclassifier()
clf = clf.fit(x, y)
clf.predict([...])
於是經過各種搜尋，在這裡整理一下怎麼讓生成的決策樹視覺化。
決策樹的視覺化需要用到graphviz和pydotplus，然而graphviz除了在python裡pip安裝模組，還需要在電腦中安裝graphviz軟體。
2、配置環境變數。根據剛剛安裝的路徑配置，比如我的是d:\english\graphviz2.38\bin，要注意配置的路徑是bin目錄；
3、安裝python外掛程式graphviz，這個就直接在命令列裡pip install graphviz；
4、安裝python外掛程式pydotplus，也是直接pip install pydotplus。
首先載入所需的模組：
from sklearn.tree import export_graphviz
from sklearn import tree
import pydotplus
x = [[0, 0], [1, 1]]
y = [0, 1]
clf = tree.decisiontreeclassifier()
clf = clf.fit(x, y)
dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file=none)
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)
graph.write_png("tree.png") # 生成png檔案
graph.write_jpg("tree.jpg") # 生成jpg檔案
graph.write_pdf("tree.pdf") # 生成pdf檔案
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