dtreeviz:一款超级棒的决策树可视化和模型可解释性工具

Posted Python学习与数据挖掘

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了dtreeviz:一款超级棒的决策树可视化和模型可解释性工具相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

决策树是梯度提升机和随机森林的基本构建块,在学习这些模型的工作原理和模型可解释性时,可视化决策树是一个非常有帮助。不过,当前的可视化包还很初级,对新手没有多少帮助。

最近逛 Github 时,发现一款非常棒的 dtreeviz 工具库:它用于决策树可视化和模型解释。使用 dtreeviz 可以可视化特征空间如何在决策节点上分割,训练样本如何分布在叶节点中,树如何对特定观察进行预测等等。这些操作对于理解分类或回归决策树的工作方式至关重要。

注:文末提供技术交流群

安装

pip install dtreeviz             # install dtreeviz for sklearn
pip install dtreeviz[xgboost]    # install XGBoost related dependency
pip install dtreeviz[pyspark]    # install pyspark related dependency
pip install dtreeviz[lightgbm]   # install LightGBM related dependency

用法

dtree:创建决策树可视化的主要功能。给定决策树回归器或分类器,使用 graphviz 创建并返回树可视化。

所需的库

导入所需要的基本库

from sklearn.datasets import *
from sklearn import tree
from dtreeviz.trees import *

回归决策树

树的默认方向是自上而下,但您可以使用orientation=“LR” 将其更改为从左到右。view() 给出一个带有渲染的 graphviz 对象的弹出窗口。

regr = tree.DecisionTreeRegressor(max_depth=2)
boston = load_boston()
regr.fit(boston.data, boston.target)

viz = dtreeviz(regr,
               boston.data,
               boston.target,
               target_name='price',
               feature_names=boston.feature_names)
              
viz.view()    


分类决策树

分类树需要 class_names 的附加参数,给出类值与类名的映射。

classifier = tree.DecisionTreeClassifier(max_depth=2)  # limit depth of tree
iris = load_iris()
classifier.fit(iris.data, iris.target)

viz = dtreeviz(classifier, 
               iris.data, 
               iris.target,
               target_name='variety',
               feature_names=iris.feature_names, 
               class_names=["setosa", "versicolor", "virginica"]  # need class_names for classifier
              )  
              
viz.view() 


预测路径

突出显示参数 X 中传递的单个观察的特征值所在的决策节点。给出观察的特征值并突出树用于遍历路径的特征。

regr = tree.DecisionTreeRegressor(max_depth=2)  # limit depth of tree
diabetes = load_diabetes()
regr.fit(diabetes.data, diabetes.target)
X = diabetes.data[np.random.randint(0, len(diabetes.data)),:]  # random sample from training

viz = dtreeviz(regr,
               diabetes.data, 
               diabetes.target, 
               target_name='value', 
               orientation ='LR',  # left-right orientation
               feature_names=diabetes.feature_names,
               X=X)  # need to give single observation for prediction
              
viz.view()  


如果只想可视化预测路径,则需要设置参数 show_just_path=True

dtreeviz(regr,
        diabetes.data, 
        diabetes.target, 
        target_name='value', 
        orientation ='TD',  # top-down orientation
        feature_names=diabetes.feature_names,
        X=X, # need to give single observation for prediction
        show_just_path=True     
        )


解释预测路径

这些可视化对于向没有机器学习技能的人解释为什么您的模型做出特定预测很有用。在explain_type=plain_english 的情况下,它在预测路径中搜索并找到特征值范围。

X = dataset[features].iloc[10]
print(X)
Pclass              3.0
Age                 4.0
Fare               16.7
Sex_label           0.0
Cabin_label       145.0
Embarked_label      2.0

print(explain_prediction_path(tree_classifier, X, feature_names=features, explanation_type="plain_english"))
2.5 <= Pclass 
Age < 36.5
Fare < 23.35
Sex_label < 0.5

在explain_type=sklearn_default(仅适用于scikit-learn)的情况下,我们可以仅可视化预测路径中涉及的特征的重要性。 特征的重要性是基于杂质的平均减少来计算的。

查看 Beware Default Random Forest Importances 文章,比较基于杂质平均减少与排列重要性的特征重要性之间的比较。

explain_prediction_path(tree_classifier, X, feature_names=features, explanation_type="sklearn_default")


此外我们还可以自定义颜色,比如

dtreeviz.trees.dtreeviz(regr,
                        boston.data,
                        boston.target,
                        target_name='price',
                        feature_names=boston.feature_names,
                        colors='scatter_marker': '#00ff00')

技术交流

欢迎转载、收藏、有所收获点赞支持一下!

目前开通了技术交流群,群友已超过2000人,添加时最好的备注方式为:来源+兴趣方向,方便找到志同道合的朋友

  • 方式①、发送如下图片至微信,长按识别,后台回复:加群;
  • 方式②、添加微信号:dkl88191,备注:来自CSDN
  • 方式③、微信搜索公众号:Python学习与数据挖掘,后台回复:加群

以上是关于dtreeviz:一款超级棒的决策树可视化和模型可解释性工具的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

DTreeViz 命令期间训练数据出现 ValueError

ML之PDP:基于FIFA 2018 Statistics(2018年俄罗斯世界杯足球赛)球队比赛之星分类预测数据集利用DT决策树&RF随机森林+PDP部分依赖图可视化实现模型可解释性之详细攻

决策树算法之鸢尾花特征分类可视化详解机器学习

机器学习中---分类模型--决策树模型

如何在 pyspark 中可视化决策树模型/对象?

Spark(pyspark)中的决策树模型如何可视化?