sklearn决策树应用及可视化

from sklearn import datasets

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

1.载入iris数据集（from sklearn import datasets）

x = iris.data[:,[0,2]]   # x = iris.data[:, 0:2]

y = iris.target

2.设置训练集中的数据和标签（x是特征集合，二维数组，y是标签值集合，一维数组）

clf = DecisionTreeClassifier(max_depth = 3)

clf.fit(x,y)

3.训练模型（DecisionTreeClassifier涉及到参数max_depth及其他，参考sklearn）

最后，是决策树的可视化，预备工作为：

　　　　scikit-learn中决策树的可视化一般需要安装graphviz。主要包括graphviz的安装和python的graphviz插件的安装。

　　　　第一步是安装graphviz。下载地址在：http://www.graphviz.org/。如果你是linux，可以用apt-get或者yum的方法安装。如果是windows，就在官网下载msi文件安装。无论是linux还是windows，装完后都要设置环境变量，将graphviz的bin目录加到PATH，比如我是windows，将C:/Program Files (x86)/Graphviz2.38/bin/加入了PATH

　　　　第二步是安装python插件graphviz： pip install graphviz

　　　　第三步是安装python插件pydotplus。这个没有什么好说的: pip install pydotplus

　　　　这样环境就搭好了，若仍然找不到graphviz，可以在代码里面加入这一行：

　　　　os.environ["PATH"] += os.pathsep + 'C:/Program Files (x86)/Graphviz2.38/bin/'

两种方法：

（1）生成pdf

import pydotplus

dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file=None)

graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)

graph.write_pdf("iris.pdf")

（2）直接在jupyter中显示

from IPython.display import Image

from sklearn import tree

import pydotplus

import os

os.environ["PATH"] += os.pathsep + 'C:/Program Files (x86)/Graphviz2.38/bin/'

dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file=None,

                         feature_names=["sepal length","sepal width"],

                         class_names=iris.target_names,

                         filled=True, rounded=True,

                         special_characters=True)

graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)

Image(graph.create_png())

文章参考：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6056319.html

巴特西

sklearn决策树应用及可视化

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