决策树可视化案例python_Python决策树demo可视化

基础环境：

anaconda3-5.2.0

Python3.6

win10x64

一，win10安装graphviz-2.38.msi

官网下载：https://graphviz.gitlab.io/_pages/Download/Download_windows.html

网盘下载：https://pan.baidu.com/s/1acgCB8nFwxkryvKivCb1Pw 提取码：l6tw

二，Python安装graphviz

pip3 install graphviz

三，Python安装pydotplus

pip3 install pydotplus

四，代码模拟鸢尾花决策树分类

# -*- coding: utf-8 -*-

"""

Created on Wed Jul 31 16:51:08 2019

@author: 86182

"""

from sklearn.datasets import load_iris

from sklearn import tree

import pydotplus

#用于划分训练集与测试集

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.metrics import classification_report

#加载数据

iris = load_iris()

#划分训练集与测试集

(training_inputs, testing_inputs, training_classes, testing_classes)

=train_test_split(iris.data, iris.target,test_size=0.4, random_state=1)

# 构建模型

clf = tree.DecisionTreeClassifier()

clf = clf.fit(training_inputs, training_classes)

#测试值预测

y_predict = clf.predict(testing_inputs)

#预测值和测试值打分

score = classification_report(testing_classes, y_predict)

print(score)

# 保存模型

with open("iris.dot", 'w') as f:

f = tree.export_graphviz(clf, out_file=f)

# 画图，保存到pdf文件

# 设置图像参数

dot_data = tree.export_graphviz(clf, 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)

# 保存图像到pdf文件

graph.write_pdf("iris.pdf")

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