max_depth及其他,参考sklearn) 最后,是决策树的可视化,预备工作为: sc ...
在机器学习的过程中,我们常常会用到树模型的方式来解决我们的问题。在工业界,我们不仅要针对某个问题利用机器学习的方法来解决问题,而且还需要能力解释其中的原理或原因。今天主要在这里记录一下树模型是怎么做可视化的方法: 首选需要用到几个包,需要导入一下。没有对应包的需要手动安装一下。 window下需要安装graphviz . .msi。 安装的时候采用默认安装即可 执行如下代码即可展示可视化 ...
2017-10-18 17:47 0 1265 推荐指数:
max_depth及其他,参考sklearn) 最后,是决策树的可视化,预备工作为: sc ...
原文地址:https://blog.csdn.net/yj1556492839/article/details/80363034 在sklearn的官网上已经对决策树的实现进行了详细介绍,这里主要讲一下可视化的过程。 安装和配置GraphViz 首先去下载软件,我的版本 ...
可视化 数据集 Iris数据集。 导入python库和实验数据集 四种可视化决策树的方式 1.文字表示 |--- feature_2 <= 2.45 | |--- class: setosa |--- feature_2 > 2.45 | |--- feature_3 ...
参考:https://blog.csdn.net/qq_34106574/article/details/82016442 结果: 将其中的准确率用表格表示: 数据 最近邻 线性SVM RBF-SVM 决策树 ...
出现GraphViz's executables not found报错很有可能是环境变量没添加上或添加错地方。 安装pydotplus、graphviz库后,开始用pydotplus.gra ...
先看下效果图: # 先调入需要的模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import svm import seaborn as sb # 生成几个数据点 data = np.array ...
show the code: 参考的是sklearn中的样例: Gradient Boosting regression — scikit-learn 0.19.2 documentation 画出的图如下所示: ...
plot_model接收两个可选参数: show_shapes:指定是否显示输出数据的形状,默认为False show_layer_names:指定是否显示层名称,默认为Tr ...