机器学习入门-决策树的可视化展示

Posted my-love-is-python

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了机器学习入门-决策树的可视化展示相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

from sklearn import tree
from sklearn.datasets.california_housing import fetch_california_housing
housing = fetch_california_housing()


dtr = tree.DecisionTreeRegressor(max_depth=2)
dtr.fit(housing.data[:, [6, 7]], housing.target)

dot_data =           tree.export_graphviz(
              dtr, 
              out_file = None, 
              feature_names=housing.feature_name[6:8],
              filled = True, 
              impurity = False,
              rounded = True
          )

import pydotplus
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)
graph.get_nodes()[7].set_fillcolor(#FFF2DD)
from IPython.display import Image 
Image(graph.create_png())

技术分享图片

以上是关于机器学习入门-决策树的可视化展示的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

关于机器学习中决策树的相关问题也谈随机森林

机器学习入门之决策树算法

机器学习实战教程:决策树实战篇

机器学习决策树算法泰坦尼克号乘客生存预测

机器学习决策树算法泰坦尼克号乘客生存预测

建一个网站,用机器学习挑西瓜