python实现决策树可视化Graphviz的安装

上一篇文章：​​决策树（信息熵、信息增溢、GINI）的计算​​

这篇文章我们来介绍下如何通过python实现决策树可视化。

【概念】

      决策树是一种机器学习的方法。决策树的生成算法有ID3, C4.5和C5.0等。决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果。通过学习样本得到一个决策树，这个决策树能够对新的数据给出正确的分类。

【准备数据】

outlook	temperature	humidity	windy	play
sunny	hot	high	FALSE	no
sunny	hot	high	TRUE	no
overcast	hot	high	FALSE	yes
rainy	mild	high	FALSE	yes
rainy	cool	normal	FALSE	yes
rainy	cool	normal	TRUE	no
overcast	cool	normal	TRUE	yes
sunny	mild	high	FALSE	no
sunny	cool	normal	FALSE	yes
rainy	mild	normal	FALSE	yes
sunny	mild	normal	TRUE	yes
overcast	mild	high	TRUE	yes
overcast	hot	normal	FALSE	yes
rainy	mild	high	TRUE	no

  数据集：​​https://wyf0809.lanzoui.com/iEWA8fhbvti​​

【编码】

import pandas as pd
import numpy as np


# 导入数据集
data = pd.read_csv("play.csv")
# 显示数据集
print(data)

# 可以看出这是一个分类变量的数据集。然后，我们就要将它变成数值变量，好利于下面的建模。
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
print(data.columns)
# 数据预处理
# sklearn要求数据输入的特征值（属性）features以及输出的类，必须是数值型的值，而不能是类别值（如outlook属性中的high、overcast、rainy）
# 使用LabelEncoder对特征进行硬编码(编码为0~n-1(n为种类数))
labelencoder = LabelEncoder()
for col in data.columns:
    data[col] = labelencoder.fit_transform(data[col])  # 对数据先拟合在标准化
# 打印显示对应的编码
print(data)
print('\n')

# 开始提取训练集与测试集
# 导入训练集和测试集切分包
from sklearn.model_selection import train_test_split
y = data['play']
X = data.drop('play', axis=1)
# 将数据进行分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0,test_size=0.2, train_size=0.8)
'''
X:样本特征集
y:样本标签集
random_state：是随机数的种子。在同一份数据集上，相同的种子产生相同的结果，不同的种子产生不同的划分结果
test_size：样本占比，测试集占数据集的比重，如果是整数的话就是样本的数量
x_train,y_train:构成了训练集
x_test,y_test：构成了测试集
'''
columns = X_train.columns




# 接着标准化训练集
# 数据标准化 保证每个维度的特征数据方差为1，均值为0。使得预测结果不会被某些维度过大的特征值而主导。
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
ss_X = StandardScaler()
ss_y = StandardScaler()
X_train = ss_X.fit_transform(X_train.astype(float))
X_test = ss_X.transform(X_test.astype(float))


# 构建决策树模型
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# 初始化树模型
model_tree = DecisionTreeClassifier()  # ()里面不填任何属性默认为Gini，里面填写criterion='entropy'使用的是信息熵
# 拟合数据集
model_tree.fit(X_train, y_train)


# 评价模型准确性:使用决策树对测试数据进行类别预测
y_prob = model_tree.predict_proba(X_test)[:,1]
# np.where(condition, x, y)；满足条件(condition)，输出x，不满足输出y。
y_pred = np.where(y_prob > 0.5, 1, 0)
# 预测的精准度
model_tree.score(X_test, y_pred)



# 可视化树图
data_ = pd.read_csv("play.csv")
# 特征列名
data_feature_name = data_.columns[:-1]
# 标签分类
data_target_name = np.unique(data_["play"])


import pydotplus
from sklearn import tree
from IPython.display import Image
import os

# 设置环境变量：因为scikit-learn决策树结果的可视化需要使用到Graphviz
os.environ["PATH"] += os.pathsep + 'D:\Tools\graphviz\Graphviz 0.1.1\bin'
# 可视化决策树
dot_tree = tree.export_graphviz(model_tree,feature_names=data_feature_name,class_names=data_target_name,filled=True, rounded=True,special_characters=True)
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_tree)
img = Image(graph.create_png())
# 输出图片
graph.write_png("out_01.png")

【运行结果】

【相关文章链接】

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