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python - 使用 Scikit-Learn 在 Python 中为随机森林绘制树

转载作者：太空狗更新时间：2023-10-29 16:54:12

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我想绘制随机森林的决策树。所以，我创建了以下代码:

clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
import pydotplus
import six
from sklearn import tree
dotfile = six.StringIO()
i_tree = 0
for tree_in_forest in clf.estimators_:
if (i_tree <1):        
    tree.export_graphviz(tree_in_forest, out_file=dotfile)
    pydotplus.graph_from_dot_data(dotfile.getvalue()).write_png('dtree'+ str(i_tree) +'.png')
    i_tree = i_tree + 1

但它不会产生任何东西..您知道如何从随机森林中绘制决策树吗？

最佳答案

假设您的随机森林模型已经拟合，首先，您应该首先导入 export_graphviz 函数:

from sklearn.tree import export_graphviz

在您的 for 循环中，您可以执行以下操作来生成 dot 文件

export_graphviz(tree_in_forest,
                feature_names=X.columns,
                filled=True,
                rounded=True)

下一行生成一个png文件

os.system('dot -Tpng tree.dot -o tree.png')

关于python - 使用 Scikit-Learn 在 Python 中为随机森林绘制树，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/40155128/

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