分類アルゴリズム~決定木の視覚化~
こんにちは!EMです^^
今回も引き続き、決定木の特に視覚化について学んでいきたいと思います。
決定木の視覚化(visualizing trees)
構築した決定木を視覚化していきましょう。
その為に、プログラムを含む2つの新しいパッケージをインストールしていきます。
1.オペレーティングシステムにGraphvizをダウンロードします
https://graphviz.gitlab.io/download/
2.Anaconaプロンプトから、conda install graphviz
を実行します
3.conda install pydotplus
を実行します
from sklearn.externals.six import StringIO
from IPython.display import Image
from sklearn.tree import export_graphviz
import pydotplus
フィットモデル(DT_model)を使い、次のスクリプトを実行して木を視覚化できます。
dot_data = StringIO()
export_graphviz(DT_model_2feat, out_file=dot_data, feature_names=two_features,
class_names=['no','yes'],rounded=True, filled=True)
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data.getvalue())
Image(graph.create_png())
これが英語なので少し分かりにくいですが、決定木がどのように
派生しているのかというのが視覚的にイメージができやすいかと思います。
また正則化する時にも、どの程度の大きさの木を構築したいなどの
ボリューム感を掴むには、こういった方法で確認するのも一つの方法ですね。
またもし本気で今勉強している、したいという方は
ぜひプロのお話を聞くのもおすすめしています。
私のブログでも今後幅広く、内容を解説していきたいと思っていますが
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それでは今回は短いですが、ここまでにします。
また次回もお楽しみに~^^