我该如何在Python中绘制一个CART树，就像在R中一样？

Question

在R中，我可以使用API直接绘制与CART模型对应的决策树的图形表示。例如，prp将生成类似于以下内容：

但我找不到与Python中等效功能相似的API。例如，据我所知，sklearn的RandomForestClassifier和DecisionTreeClassifier都没有绘制树的方法或功能。

我该如何在Python中获得CART或随机森林树的图形表示？

- orome

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回归曲面（不管它们是什么，我刚刚发现它们）也会很棒。 - orome

看起来在Python/scikit中有一种绘制树的方法。http://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html - hrbrmstr

Answer 1

使用export_graphviz函数。

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz
np.random.seed(0)
X = np.random.randn(10, 4)
y = array(["foo", "bar", "baz"])[np.random.randint(0, 3, 10)]
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=42).fit(X, y)
export_graphviz(clf)

现在，dotty tree.dot 应该显示类似于以下内容的东西：

这里有一个笔记本。请注意保留 HTML 标记。

- Fred Foo

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这个括号里的话让我很好奇！链接在哪里？时间范围？软件包？ - orome

我无法与GraphViz正常配合。例如，要将导出的dot转换为PNG，需要重新启动我的IPython内核。是否有一种方法可以创建dot、生成PDF或PNG（或SVG），并将其加载到我的IPython笔记本中，以便我可以查看它？ - orome

我还希望能够用我的数据中相应的列名替换X[.]。有这样的选项吗？ - orome

一些后续问题：（1）RandomForestClassifier树怎么样？（2）我如何在您的示例中使用漂亮的字体？ - orome

@raxacoricofallapatorius (1) 在所有 RandomForestClassifier.estimators_ 上运行导出器 (2) 我认为我在图片上使用了 dot -Tpng 而不是 dotty。 - Fred Foo

我发布了一个适用于Jupyter的答案：https://dev59.com/Nn7aa4cB1Zd3GeqPoU__#53546533 - Max Ghenis

Answer 2

除了这里列出的其他方法外，从scikit-learn 21.0版本开始(大约在2019年5月)，可以使用scikit-learn的tree.plot_tree函数，无需依赖graphviz即可使用matplotlib绘制决策树。

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn import tree

X, y = load_iris(return_X_y=True)

# Make an instance of the Model
clf = DecisionTreeClassifier()

# Train the model on the data
clf.fit(X, y)

fn=['sepal length (cm)','sepal width (cm)','petal length (cm)','petal width (cm)']
cn=['setosa', 'versicolor', 'virginica']

# Setting dpi = 300 to make image clearer than default
fig, axes = plt.subplots(nrows = 1,ncols = 1,figsize = (4,4), dpi=300)

tree.plot_tree(clf,
           feature_names = fn, 
           class_names=cn,
           filled = True);

fig.savefig('imagename.png')

下面的图片是保存的内容。 这段代码是从这篇文章中改编而来的：post。

- Michael James Kali Galarnyk

Answer 3

这个函数将在Jupyter笔记本中显示图形：

# Imports
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz
from sklearn.externals.six import StringIO
from IPython.display import Image, display
import pydotplus

def jupyter_graphviz(m, **kwargs):
    dot_data = StringIO()
    export_graphviz(m, dot_data, **kwargs)
    graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data.getvalue())  
    display(Image(graph.create_png()))

例如：

import sklearn.datasets as datasets
import pandas as pd

iris = datasets.load_iris()
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
y = iris.target
dtree = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
dtree.fit(df, y)

jupyter_graphviz(dtree, filled=True, rounded=True, special_characters=True)

这里有一个笔记本电脑的操作示例，改编自此篇文章。

- Max Ghenis