[英]Sklearn plot_tree plot is too small
我认为您正在寻找的设置是fontsize
。 你必须用max_depth
和figsize
来平衡它以获得可读的图。 这是一个例子
from sklearn import tree
from sklearn.datasets import load_iris
import matplotlib.pyplot as plt
# load data
X, y = load_iris(return_X_y=True)
# create and train model
clf = tree.DecisionTreeClassifier(max_depth=4) # set hyperparameter
clf.fit(X, y)
# plot tree
plt.figure(figsize=(12,12)) # set plot size (denoted in inches)
tree.plot_tree(clf, fontsize=10)
plt.show()
如果您想捕获整棵树的结构,我想用小字体和高 dpi 保存绘图是解决方案。 然后您可以打开图片并缩放到特定节点以检查它们。
# create and train model
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X, y)
# save plot
plt.figure(figsize=(12,12))
tree.plot_tree(clf, fontsize=6)
plt.savefig('tree_high_dpi', dpi=100)
这是它在较大树上的外观示例。
事先设置图像的大小怎么样:
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(X, y)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10)) # whatever size you want
tree.plot_tree(clf.fit(X, y), ax=ax)
plt.show()
尝试这个:
plt.figure(figsize=(12,12))
tree.plot_tree(clf, fontsize=10)
plt.show()
如果您预先设置大小,问题就解决了:
from sklearn.tree import plot_tree, export_text
fig = plt.figure(figsize=(25,20))
_ = plot_tree(clf)
声明:本站的技术帖子网页,遵循CC BY-SA 4.0协议,如果您需要转载,请注明本站网址或者原文地址。任何问题请咨询:yoyou2525@163.com.