【Sklearn-驯化】一文搞懂机器学习树模型建模可视化过程
 
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📝 博客风采： 积极分享关于机器学习、深度学习、数据分析、NLP、PyTorch、Python、Linux、工作、项目总结相关的实用内容。

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🎯 1. 环境配置

  不管用哪种可视化的模型，都需要配置graphviz图形驱动用来对结果进行展示，Graphviz 是一个绘制关系图/流程图的工具包，使用它提供的 dot-language ，可以在文本中通过 嵌入绘制代码 的方式实现图的绘制。如果在mac电脑中相对比较好安装，具体的安装如下所示：

brew install graphviz

  为了能够展示树的决策的节点过程，还需要安装pydotplus包，具体的安装办法如下所示：

pip install pydotplus

💡 2. 使用方法

  决策树是一种模仿人类决策过程的分类和预测算法。它们通过一系列的问题将数据分割成越来越小的子集，直到每个子集可以被分类到特定的输出类别或预测值。：

2.1 使用决策树进行可视化

  可视化决策树可以帮助我们理解模型是如何做出决策的。具体二叉树的可视化，如下所示

clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(train_x, train_y)import pydotplus
from IPython.display import Image
dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file=None, feature_names=df_all.columns.tolist()[:-1],  class_names=['0','1','2'], filled=True, rounded=True, special_characters=False)  
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)
graph.set('label', 'Tree 30 from  Xgboost Tree')
graph.set('labelloc', 't')
# 遍历节点
# 获取图中所有节点
nodes = graph.get_node_list()
for index, node in enumerate(nodes):# 判断节点名称是否为'node'，即右上方背景框if node.get_name().startswith('node'):# 设置节点样式和属性node.set('style', 'filled')# node.set('color', 'none')
Image(graph.create_png())
graph.write_png('decision_tree.png')

  具体的结果如下所示：

2.2 xgb可视化

  除了使用决策树之外，我们可以很清楚的看出来树分裂的过程，但是都是单次的，而且二叉树的效果也很一般，因此，对于xgb的可视化的例子具体如下所示：

import xgboost as xgb
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.metrics import classification_report# 创建XGBoost分类器
xgb_model = xgb.XGBClassifier(objective='multi:softmax', num_class=3, n_estimators=30, min_child_weight=1, subsample=0.9)X_train, X_test= train_test_split(df_all, stratify=df['y'], test_size=0.2, random_state=56)
train_x, train_y = X_train.drop(['y'], axis=1), X_train['y']
test_x, test_y = X_test.drop(['y'], axis=1), X_test['y']
xgb_model.fit(train_x, train_y, verbose=2, eval_set=[(train_x, train_y),(test_x, test_y)])
xgb.to_graphviz(xgb_model, num_trees=10)

  具体的结果如下所示：

🔍 3. 注意事项

• 确保安装了 pydotplus 和 graphviz 库，这些是可视化决策树所需的依赖。
• 可视化可能包含大量的信息，特别是对于深度和复杂的树。
• 在可视化中，每个节点的形状、颜色和标签提供了关于该节点的详细信息。