在 jupyter notebook 中顯示 scikit 決策樹圖

Question

我目前正在創建一個機器學習 jupyter 筆記本作為一個小項目，並希望顯示我的決策樹。 但是，我能找到的所有選項都是導出圖形然后加載圖片，這是相當復雜的。

所以想問問有沒有辦法不導出加載圖形直接顯示我的決策樹。

Answer 1

您可以使用IPython.display直接顯示樹：

import graphviz
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor, DecisionTreeClassifier,export_graphviz
from sklearn.datasets import make_regression

# Generate a simple dataset
X, y = make_regression(n_features=2, n_informative=2, random_state=0)
clf = DecisionTreeRegressor(random_state=0, max_depth=2)
clf.fit(X, y)
# Visualize the tree
from IPython.display import display
display(graphviz.Source(export_graphviz(clf)))

Answer 2

從 scikit-learn 21.0 版（大約 2019 年 5 月）開始，現在可以使用 scikit-learn 的tree.plot_tree使用 matplotlib 繪制決策樹，而無需依賴於 graphviz。

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn import tree

X, y = load_iris(return_X_y=True)

# Make an instance of the Model
clf = DecisionTreeClassifier(max_depth = 5)

# Train the model on the data
clf.fit(X, y)

fn=['sepal length (cm)','sepal width (cm)','petal length (cm)','petal width (cm)']
cn=['setosa', 'versicolor', 'virginica']

# Setting dpi = 300 to make image clearer than default
fig, axes = plt.subplots(nrows = 1,ncols = 1,figsize = (4,4), dpi=300)

tree.plot_tree(clf,
           feature_names = fn, 
           class_names=cn,
           filled = True);

# You can save your plot if you want
#fig.savefig('imagename.png')

類似於下面的內容將在您的 jupyter notebook 中輸出。

代碼改編自這篇文章。

Answer 3

有一個名為graphviz的簡單庫，您可以使用它來查看決策樹。 在此您不必導出圖形，它會直接為您打開樹的圖形，您可以稍后決定是否要保存它。 您可以按以下方式使用它 -

import graphviz
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier()
from sklearn import tree

clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(trainX,trainY)
columns=list(trainX.columns)
dot_data = tree.export_graphviz(clf,out_file=None,feature_names=columns,class_names=True)
graph = graphviz.Source(dot_data)
graph.render("image",view=True)
f = open("classifiers/classifier.txt","w+")
f.write(dot_data)
f.close()

因為 view = True 您的圖形將在渲染后立即打開，但如果您不想要那樣並且只想保存圖形，則可以使用 view = False

希望這可以幫助

Answer 4

我知道有 4 種繪制 scikit-learn 決策樹的方法：

• 使用sklearn.tree.export_text方法打印樹的文本表示
• 用sklearn.tree.plot_tree方法繪圖（需要matplotlib ）
• 使用sklearn.tree.export_graphviz方法繪圖（需要graphviz ）
• 使用dtreeviz包繪圖（需要dtreeviz和graphviz ）

您可以在此博客文章中找到 sklearn 決策樹的不同可視化與代碼片段的比較：鏈接。

使用 Jupiter notebook 時，記得用 plot 顯示變量。 dtreeviz示例：

from dtreeviz.trees import dtreeviz # remember to load the package

viz = dtreeviz(clf, X, y,
                target_name="target",
                feature_names=iris.feature_names,
                class_names=list(iris.target_names))

viz # display the tree