决策树、随机森林结果可视化

【 本文测试环境为 python3 】

一、 决策树可视化环境搭建

scikit-learn中决策树的可视化一般需要安装graphviz。主要包括graphviz的安装和python的graphviz插件的安装。

• 第一步是安装graphviz。
  下载地址在：http://www.graphviz.org/。如果你是linux，可以用apt-get或者yum的方法安装。如果是windows，就在官网下载msi文件安装。无论是linux还是windows，装完后都要设置环境变量，将graphviz的bin目录加到PATH，比如我是windows，将 G:/program_files/graphviz/bin/ 加入了PATH
• 第二步是安装python插件graphviz：

    pip install graphviz

• 第三步是安装python插件pydotplus。这个没有什么好说的:

    pip install pydotplus

这样环境就搭好了，有时候python会很笨，仍然找不到graphviz，这时，可以在代码里面加入这一行：

import os
os.environ["PATH"] += os.pathsep + 'G:/program_files/graphviz/bin'

注意后面的路径是你自己的graphviz的bin目录。

二、 决策树可视化的三种方法

可视化需要在模型训练好后，即执行clf.fit(x, y)函数之后：

第一种

with open("iris.dot", 'w') as f:
    f = tree.export_graphviz(clf, out_file=f)

然后打开命令行，执行：

#注意，这个命令在命令行执行
dot -Tpdf iris.dot -o iris.pdf

第二种

使用pydotplus库:

import pydotplus 
dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file=None) 
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data) 
graph.write_pdf("iris.pdf") 

第三种

使用IPython的display。需要安装jupyter notebook。

from IPython.display import Image
## 添加graphviz的环境变量
import os
os.environ["PATH"] += os.