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树之尽头,炁体源流

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炼丹笔记
发布2022-10-27 14:48:42
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发布2022-10-27 14:48:42
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文章被收录于专栏:炼丹笔记炼丹笔记

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炼丹笔记·干货

作者:杰少@kaggle竞赛宝典

简介

目前已经存在非常多可视化树模型的策略,此处我们给出另外一种最新的树模型可视化工具包--pybaobabdt,该工具包提供了可视化分析方法的双重示例。可以通过交互和可视化来增强机器学习方法。

pybaobabdt的名字由来来源于:Adansonia digitata或非洲猴面包树African baobab,因为它与树的结构惊人地相似。

代码

  • 代码摘自:https://medium.com/towards-data-science/visualizing-decision-trees-with-pybaobabdt-f8eb5b3d0d17
代码语言:javascript
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# pip install pybaobabdt 
# pip install pygraphviz

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
import pandas as pd
import pybaobabdt
df       = pd.read_csv('./data/penguins_classification.csv') 
y        = list(df['Species'])
features = list(df.columns)
target   = df['Species']
features.remove('Species')
X        = df.loc[:, features]
clf      = DecisionTreeClassifier().fit(X,y)
代码语言:javascript
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ax = pybaobabdt.drawTree(clf, size=10, dpi=300, features=features, ratio=0.8,colormap='Set1')

除了上述的基本功能之外,pybaobabdt还支持很多自定义的功能,例如Colormaps等。

小结

pybaobabdt软件包提供了一个新的可视化视角。它包含了在可视化工具包所不具有的功能,通过有意义的可视化帮助用户理解和解释树。如果有希望这类树的可视化的朋友可以尝试一下。

参考文献

  1. Visualizing Decision Trees with Pybaobabdt
  2. https://gitlab.tue.nl/20040367/pybaobab/-/tree/main
本文参与 腾讯云自媒体分享计划,分享自微信公众号。
原始发表:2022-08-14,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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