pybaobabdt库基于python的决策树随机森林可视化工具使用
python pybaobabdt可视化工具
今天我们来分享一个超强的 python 库，pybaobabdt
pybaobabdt 是一个基于 Python 的决策树（Decision Tree）和随机森林（Random Forest）可视化工具。这个库的主要目的是提供一个直观、易于理解的方式来展示和分析决策树和随机森林模型的结构。
特点
pybaobabdt 具有如下特点。
可视化能力：pybaobabdt 的核心功能是将决策树模型转换成易于理解的图形表示。这对于解释模型的决策过程和理解模型是如何从输入数据中提取特征非常有用。
决策路径：用户可以通过这个库来追踪特定样本在决策树中的路径，这有助于理解模型是如何对特定数据做出预测的。
个性化定制：pybaobabdt 提供了多种定制选项，例如调整颜色、字体和布局，以便用户可以根据自己的需要定制可视化的样式。
库的安装
可以直接使用 pip 进行安装。
pip install pybaobabdt
训练一个决策树模型
这里，为了后续可视化更直观，我们设置决策树的最大深度为 3。
可以通过如下链接获取数据集。
https://github.com/lpfgarcia/ucipp/blob/master/uci/wine-quality-red.arff
import pybaobabdt
import pandas as pd
from scipy.io import arff
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
data = arff.loadarff('wine-quality-red.arff')
df = pd.DataFrame(data[0])
y = list(df['Class'])
features = list(df.columns)
features.remove('Class')
X = df.loc[:, features]
clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=3).fit(X,y)
首先，我们使用标准节点链接图进行可视化。
tree.plot_tree(clf) plt.show()
接下来，我们使用 pybaobabdt 来进行可视化。请注意，这与上面的标准节点链接图是同一棵决策树。每个类都用一种颜色表示，链接的宽度表示从一个节点流向另一个节点的项目数。
ax = pybaobabdt.drawTree(clf, size=10, dpi=300, features=features)
通过使用颜色图，我们还可以突出显示特定的类。
from matplotlib.colors import ListedColormap
ax = pybaobabdt.drawTree(
clf,
size=10,
dpi=600,
maxdepth=6,
colormap=ListedColormap(["gray", "gray", "#d5695d",
"#01a2d9"]), # Highlight Class 3 and 5
features=features)
以上就是python pybaobabdt库决策树随机森林可视化工具的详细内容，更多关于python pybaobabdt库的资料请关注脚本之家其它相关文章！
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