Python决策树图像sklearn

Question

我正在使用棒球数据集，其中每一行都是单独的音高。每列都是关于该音高的属性。例1的桨距可以是95英里/小时，2000转/分的旋转速度，100英里/小时的蝙蝠出口速度等等。

我从下面这个网页的代码中建立了一个决策树，并使用音高速度和旋转速率来预测该音高是否会导致命中。我的准确率达到了81％......但谁在乎呢？我需要能够从决策树中获得一些见解。例如，我需要能够读取类似的东西，超过95英里/小时的旋转速度超过3,000导致＆＃34;不是命中＆＃34; 87％的时间。

如何绘制决策树的图像以查看我可以提出建议的此类数据？

http://dataaspirant.com/2017/02/01/decision-tree-algorithm-python-with-scikit-learn/

Answer 1

使用代码

训练到文件后转储决策树模型

with open("fine_name.dot", 'w') as f:
    f = tree.export_graphviz(tree_name, out_file=f, feature_names=columns)

复制生成的文件内容并粘贴到http://webgraphviz.com/的编辑器中以显示决策树。它将决策树转换为白色框：D

Answer 2

您可以使用tree.plot_tree获取树的图像。