【Python机器学习系列】一文教你实现决策树模型可视化(案例)
off999 2024-11-26 07:23 19 浏览 0 评论
这是我的第335篇原创文章。
一、引言
决策树是一个有监督分类模型，本质是选择一个最大信息增益的特征值进行输的分割，直到达到结束条件或叶子节点纯度达到阈值。根据分割指标和分割方法，可分为：ID3、C4.5、CART算法。每一种颜色代表一个class，link的宽度表示从一个节点流向另一个节点的items数量。
需要安装第三方库：
pip install pybaobabdt
pip install pygraphviz二、实现过程
2.1 准备数据
data = pd.read_csv(r'Dataset.csv')
df = pd.DataFrame(data)
print(df.head())df：
2.2 提取特征变量和目标变量
target = 'target'
features = df.columns.drop(target)
print(data["target"].value_counts()) # 顺便查看一下样本是否平衡2.3 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df[features], df[target], test_size=0.2, random_state=0)2.4 模型构建和训练
model = DecisionTreeClassifier(max_depth=5)
model.fit(X_train, y_train)2.5 决策树模型可视化
ax = pybaobabdt.drawTree(model, size=10, dpi=300, features=features) #可视化主函数pybaobabdt.drawTree
plt.show()结果：
作者简介： 读研期间发表6篇SCI数据算法相关论文，目前在某研究院从事数据算法相关研究工作，结合自身科研实践经历持续分享关于Python、数据分析、特征工程、机器学习、深度学习、人工智能系列基础知识与案例。关注gzh：数据杂坛，获取数据和源码学习更多内容。
原文链接：
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