python pybaobabdt可視化工具

今天我們來分享一個(gè)超強(qiáng)的 python 庫，pybaobabdt

pybaobabdt 是一個(gè)基于 Python 的決策樹（Decision Tree）和隨機(jī)森林（Random Forest）可視化工具。這個(gè)庫的主要目的是提供一個(gè)直觀、易于理解的方式來展示和分析決策樹和隨機(jī)森林模型的結(jié)構(gòu)。

特點(diǎn)

pybaobabdt 具有如下特點(diǎn)。

• 可視化能力：pybaobabdt 的核心功能是將決策樹模型轉(zhuǎn)換成易于理解的圖形表示。這對(duì)于解釋模型的決策過程和理解模型是如何從輸入數(shù)據(jù)中提取特征非常有用。

• 決策路徑：用戶可以通過這個(gè)庫來追蹤特定樣本在決策樹中的路徑，這有助于理解模型是如何對(duì)特定數(shù)據(jù)做出預(yù)測的。

• 個(gè)性化定制：pybaobabdt 提供了多種定制選項(xiàng)，例如調(diào)整顏色、字體和布局，以便用戶可以根據(jù)自己的需要定制可視化的樣式。

庫的安裝

可以直接使用 pip 進(jìn)行安裝。

pip install pybaobabdt

訓(xùn)練一個(gè)決策樹模型

這里，為了后續(xù)可視化更直觀，我們?cè)O(shè)置決策樹的最大深度為 3。

可以通過如下鏈接獲取數(shù)據(jù)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，我們使用標(biāo)準(zhǔn)節(jié)點(diǎn)鏈接圖進(jìn)行可視化。

tree.plot_tree(clf)
plt.show()

接下來，我們使用 pybaobabdt 來進(jìn)行可視化。請(qǐng)注意，這與上面的標(biāo)準(zhǔn)節(jié)點(diǎn)鏈接圖是同一棵決策樹。每個(gè)類都用一種顏色表示，鏈接的寬度表示從一個(gè)節(jié)點(diǎn)流向另一個(gè)節(jié)點(diǎn)的項(xiàng)目數(shù)。

ax = pybaobabdt.drawTree(clf, size=10, dpi=300, features=features)

通過使用顏色圖，我們還可以突出顯示特定的類。

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庫決策樹隨機(jī)森林可視化工具的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于python pybaobabdt庫的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！