max_depth及其他,參考sklearn) 最后,是決策樹的可視化,預備工作為: sc ...
在機器學習的過程中,我們常常會用到樹模型的方式來解決我們的問題。在工業界,我們不僅要針對某個問題利用機器學習的方法來解決問題,而且還需要能力解釋其中的原理或原因。今天主要在這里記錄一下樹模型是怎么做可視化的方法: 首選需要用到幾個包,需要導入一下。沒有對應包的需要手動安裝一下。 window下需要安裝graphviz . .msi。 安裝的時候采用默認安裝即可 執行如下代碼即可展示可視化 ...
2017-10-18 17:47 0 1265 推薦指數:
max_depth及其他,參考sklearn) 最后,是決策樹的可視化,預備工作為: sc ...
原文地址:https://blog.csdn.net/yj1556492839/article/details/80363034 在sklearn的官網上已經對決策樹的實現進行了詳細介紹,這里主要講一下可視化的過程。 安裝和配置GraphViz 首先去下載軟件,我的版本 ...
可視化 數據集 Iris數據集。 導入python庫和實驗數據集 四種可視化決策樹的方式 1.文字表示 |--- feature_2 <= 2.45 | |--- class: setosa |--- feature_2 > 2.45 | |--- feature_3 ...
參考:https://blog.csdn.net/qq_34106574/article/details/82016442 結果: 將其中的准確率用表格表示: 數據 最近鄰 線性SVM RBF-SVM 決策樹 ...
出現GraphViz's executables not found報錯很有可能是環境變量沒添加上或添加錯地方。 安裝pydotplus、graphviz庫后,開始用pydotplus.gra ...
先看下效果圖: # 先調入需要的模塊 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import svm import seaborn as sb # 生成幾個數據點 data = np.array ...
show the code: 參考的是sklearn中的樣例: Gradient Boosting regression — scikit-learn 0.19.2 documentation 畫出的圖如下所示: ...
plot_model接收兩個可選參數: show_shapes:指定是否顯示輸出數據的形狀,默認為False show_layer_names:指定是否顯示層名稱,默認為Tr ...