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python决策树视图

off999 2024-11-26 07:23 39 浏览 0 评论

1、环境:Jupyter Notebook需要在Anaconda3安装graphviz和pydotplus

2、安装办法:官网http://www.graphviz.org/ 下载

3、安装办法,默认条件下一步即可

4、环境变量配置

安装完成后把graphviz安装路径的bin目录配置环境变量的path中,C:\UserProgramFile\graphviz\bin\

方法:选中电脑——右击属性——高级系统设置——环境变量——点击新建——输入变量值:path 变量名:graphviz这个文件夹的路径——确定即可

5、Wins+R输入cmd输入pip install pydotplus 即可安装pydotplus

5、然后重启Jupyter Notebook,再次运行程序。

6、运行预测模型如下:

import pandas as pd

from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz

import pydotplus

from sklearn import tree

from sklearn.metrics import accuracy_score #导入准确度基础分数函数

df=pd.read_csv('C:/Users/llx/Desktop/music/music.csv')

#输入集

X = df.drop(columns=['genre'])

#输出集

Y = df['genre']

X_train, X_test, Y_train, Y_test =train_test_split(X, Y, test_size=0.2) #把20%数据分给测试集,这个函数返回4个变量并把4个参数传入对应位置

model = DecisionTreeClassifier() #调用模型创建实例决策树分类器

#model.fit(X,Y) #训练模型传入的是全部数据

model.fit(X_train, Y_train) #训练模型传入的只是测试数据

#预测①21岁男性,音乐喜爱类型;②22岁女性,音乐喜爱类型

#predicts = model.predict([ [21, 1], [22, 0] ])

#predicts

#预测值

predictions = model.predict(X_test) #用测试输入值,得到预测值

score = accuracy_score(Y_test,predictions) #测试值(实际值),预测值

score

# 决策树可视化

dot_data = tree.export_graphviz(model, out_file=None)

graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)

graph.write_pdf("tree1.pdf")

7、运行结果显示True,表示图片已经生成,保存在Python同文件下

8、图片效果如下:

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