scikit-learn - 在 Colaboratory 中可视化决策树

Question

使用 Google Colab 可视化决策树的最佳方法是什么？ 'dtreeviz'(例如 Github)的可视化非常简洁，但是当运行类似

!pip install dtreeviz

和

from sklearn.datasets import *
from sklearn import tree
from dtreeviz.trees import *

其次是

classifier = tree.DecisionTreeClassifier(max_depth=4)
cancer = load_breast_cancer()
classifier.fit(cancer.data, cancer.target)
viz = dtreeviz(classifier,
              cancer.data,
              cancer.target,
              target_name='cancer',
              feature_names=cancer.feature_names, 
              class_names=["malignant", "benign"],
              fancy=False )  

viz.view()

我明白了

ExecutableNotFound: failed to execute ['dot', '-Tsvg', '-o', '/tmp/DTreeViz_62.svg', '/tmp/DTreeViz_62'], make sure the Graphviz executables are on your systems' PATH

哪个 Colab 可以通过我的 g-drive 运行？

感谢任何帮助!

Answer 1

简答

• 确保通过 !apt-get install graphviz 安装 graphviz
• 你可以通过viz.svg()获取生成的SVG

• 将输出包装在 IPython 的 HTML 中，然后调用 display 以在笔记本中显示它

  from IPython.core.display import display, HTML
  display(HTML(viz.svg()))
  

更长的答案

• dtreeviz view() 在您的临时目录中创建一个 SVG 文件
• 此文件被传递到 graphviz 库，该库根据您的操作系统打开它
• Google colab 被识别为 linux 并尝试通过默认查看应用程序打开 SVG 文件
• 如果您没有在本地运行笔记本(可能 Google 服务器现在有几个打开的 SVG 图像或一些错误消息)，最后一步将无处可去
• 简答中的代码只是获取SVG代码，没有保存，然后显示在notebook中