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())
 
 

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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
本気で勉強したいという人を応援したいので、ぜひ効率の良い方法もご検討ください。
 
 
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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~^^