dtreeviz 画树模型

当使用决策树后我们想将决策结果进行展示时，可以使用dtreeviz进行绘图，现在用内置数据load_iris，进行demo演示

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_iris, load_boston
from sklearn import tree
from dtreeviz.trees import *
# !pip install dtreeviz
iris = load_iris()
boston = load_boston()X = iris.data
y = iris.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)clf = tree.DecisionTreeClassifier(max_depth=3, random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)
viz = dtreeviz(clf,x_data=X_train,y_data=y_train,target_name='class',feature_names=iris.feature_names, class_names=list(iris.target_names), title="Decision Tree - Iris data set")
viz

位于x轴的小三角形是拆分点。在第一个柱状图中，我们可以清楚地看到，所有观察到的刚毛类的花瓣长度都小于2.45厘米

树的右分支表示选择大于或等于拆分值的值，而左分支表示选择小于拆分值的值。

叶节点表示为饼图，饼图显示叶中的观察值的哪个部分属于哪个类

这里会遇到一个坑，就是graphviz安装，他不只是要pip install graphviz 而且还要安装吗，安装过程如下
https://graphviz.org/download/

之后就是安装，记得有个勾选是否添加到安装路径，那个一定要选，而且还需要多加一布，需要你自己去加个环境变量dot.exe

可以看看一个例子到底是怎么判断出来的

viz = dtreeviz(clf, x_data=X_train,y_data=y_train,target_name='class',feature_names=iris.feature_names, class_names=list(iris.target_names),title="Decision Tree - Iris data set", X=X_test[0])
viz

print(explain_prediction_path(clf, X_test[0], feature_names=iris.feature_names, explanation_type="plain_english"))

2.45 <= petal length (cm) < 4.75
petal width (cm) < 1.65

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