python sklearn 画出决策树并保存为PDF的实现过程_Python

python sklearn 画出决策树并保存为PDF的实现过程

2022-07-14 16:18Dragon水魅 Python

这篇文章主要介绍了python sklearn 画出决策树并保存为PDF的实现过程，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教

利用sklearn画出决策树并保存为PDF

下载Graphviz

进入官网下载并安装：

https://graphviz.gitlab.io/_pages/Download/Download_windows.html

并将下列路径配置为环境变量：

D:\software\Graphviz\bin

在cmd中测试：

dot -version

python sklearn 画出决策树并保存为PDF的实现过程

python代码

				?

									import numpy as np

									import pandas as pd

									from sklearn import tree

									import graphviz

									# x，y是sklearn中需要拟合的数据

									x = np.array(exam_train)

									y = np.array(classes_train)

									clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='entropy', class_weight='balanced', max_depth=25)

									clf = clf.fit(x, y)

									dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file=None, feature_names=None, filled=True, rounded=True)  # 重要参数可定制

									graph = graphviz.Source(dot_data)

									graph.render(view=True, format="pdf", filename="decisiontree_pdf")

可以生成一张贼帅的决策树PDF：

python sklearn 画出决策树并保存为PDF的实现过程

python sklearn 决策树运用

数据形式（tree.csv）

				?

									age look income orderly target

									older ugly low yes no

									young ugly high no no

									young handsome low no no

									young handsome high yes yes

									young handsome medium yes yes

									young handsome medium no no

python sklearn 画出决策树并保存为PDF的实现过程

python源代码：

				?

									# -*- coding:utf-8*-

									# 将字典 转化为 sklearn 用的数据形式 数据型 矩阵

									from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer

									import csv

									from sklearn import preprocessing

									from sklearn import tree

									allElectronicsData = open('c:/pic/data/tree.csv','rb')

									reader = csv.reader(allElectronicsData)

									header = reader.next()

									# print header

									## 数据预处理

									featureList = []

									labelList = []

									for row in reader:

									    # print row[-1]

									    labelList.append(row[-1])

									    # 下面这几步的目的是为了让特征值转化成一种字典的形式，就可以调用sk-learn里面的DictVectorizer，直接将特征的类别值转化成0,1值

									    rowDict = {}

									    for i in range(1, len(row) - 1):

									        rowDict[header[i]] = row[i]

									    featureList.append(rowDict)

									for each in featureList:

									    print each

									# Vectorize features

									vec = DictVectorizer()

									dummyX = vec.fit_transform(featureList).toarray()

									print("dummyX:"+str(dummyX))

									print(vec.get_feature_names())

									# label的转化，直接用preprocessing的LabelBinarizer方法

									lb = preprocessing.LabelBinarizer()

									dummyY = lb.fit_transform(labelList)

									print("dummyY:"+str(dummyY))

									print("labelList:"+str(labelList))

									#criterion是选择决策树节点的 标准 ，这里是按照“熵”为标准，即ID3算法；默认标准是gini index，即CART算法。

									clf = tree.DecisionTreeClassifier()

									clf = clf.fit(dummyX,dummyY)

									print("clf:"+str(clf))

									# 导入相关函数，可视化决策树

									# 导出的结果是一个dot文件(在系统默认路劲)，需要安装Graphviz才能将它住哪华为PDF或png格式

									# 输出的dot文件可以使用graphvize软件转为PDF，graphvize安装目录中的bin目录放入到环境变量的Path中

									# 使用如下命令

									#cmd

									# dot -Tpdf  c:/tree.dot -o c:/tree.pdf

									#下载地址：http://www.graphviz.org/Download_windows.php

									#生成dot文件

									with open("c:/tree.dot",'w') as f:

									    f = tree.export_graphviz(clf, feature_names= vec.get_feature_names(),out_file= f)