決策樹視覺化

決策樹的程式設計實戰

1. 使用鳶尾花卉資料集訓練一棵決策樹，並繪製出來：

程式如下：

'''
使用鳶尾花卉資料集來訓練決策樹
'''
fromsklearn.datasetsimportload_iris
fromsklearnimporttree
iris=load_iris()
clf=tree.DecisionTreeClassifier()
clf=clf.fit(iris.data,iris.target)
tree.export_graphviz(clf,'/tree.dot')

執行完上面程式後，會在E：下生成一個tree檔案

如圖：

輸入win+R，輸入框中現實的命令，如下所示：

執行完成後，會在E：下生成一個pdf文件，如圖：

開啟pdf便是繪製的決策樹，如圖：

注意，在這之前要先安裝好graphviz工具，並配置好環境變數，網址如下：

文件：http://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html

    解釋Python程式碼

     安裝 Graphviz： http://www.graphviz.org/

    配置環境變數

    轉化dot檔案至pdf視覺化決策樹：dot.exe–Tpdf E:/ tree.dot -o E:/tree.pdf

環境變數配置：

這樣就完成了整個過程。

如果是linux作業系統，以ubuntu為例，首先安裝graphviz工具，輸入下面命令：

sudo　apt-get install graphviz

便可完成安裝

然後，對於下面的程式執行完後：

fromsklearn.datasetsimportload_iris
fromsklearnimporttree
iris=load_iris()
clf=tree.DecisionTreeClassifier()

clf=clf.fit(iris.data,iris.target)
tree.export_graphviz(clf,'./tree.dot')

會在當前目錄下生成一個檔名為

再在終端用dot命令生成pdf檔案即可，命令如下：

這樣便在目錄下產生了如上所示的tree.pdf檔案，檔案內容與windows中的一樣。