使用導出 graphviz 將特征和類名稱獲取到決策樹中

Question

下午好，

我正在研究決策樹分類器，但無法對其進行可視化。 我可以輸出決策樹，但是我無法將我的特征或類名稱/標簽放入其中。 我的數據采用 Pandas 數據幀格式，然后我將其移入一個 numpy 數組並傳遞給分類器。 我已經嘗試了一些方法，但是當我嘗試指定類名時似乎在導出時出錯。 任何幫助，將不勝感激。 代碼如下。

all_inputs=df.ix[:,14:].values
all_classes=df['wic'].values

(training_inputs,
 testing_inputs,
 training_classes,
 testing_classes) = train_test_split(all_inputs, all_classes,train_size=0.75, random_state=1)

decision_tree_classifier=DecisionTreeClassifier()
decision_tree_classifier.fit(training_inputs,training_classes)

export_graphviz(decision_tree_classifier, out_file="mytree.dot",  
                     feature_names=??,  
                     class_names=??)  

就像我說的，如果我取出 feature_names 和 class_names 參數，它運行良好並輸出決策樹。 如果可能的話，我想將它們包含在輸出中並且已經碰壁了......

任何幫助將不勝感激！

謝謝，

斯科特

Answer 1

類名存儲在decision_tree_classifier.classes_ ，即DecisionTreeClassifier實例的classes_屬性。 特征名稱應該是輸入數據框的列。 對於您的情況，您將擁有

class_names = decision_tree_classifier.classes_
feature_names = df.columns[14:]

Answer 2

就我個人而言 class_names = True 有效。 它將顯示結果的象征性表示。

feature_names = df.columns[14:]
tree.export_graphviz(decision_tree_classifier, out_file="mytree.dot",  
                     feature_names=feature_names ,  
                     class_names=TRUE)  

以下是有關該主題的更多詳細信息： https : //scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.tree.export_graphviz.html