更改使用导出graphviz创建的决策树图的颜色

Question

我正在使用scikit的回归树函数和graphviz来生成一些决策树的精彩,易于解释的视觉效果:

dot_data = tree.export_graphviz(Run.reg, out_file=None, 
                         feature_names=Xvar,  
                         filled=True, rounded=True,  
                         special_characters=True) 
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)
graph.write_png('CART.png')
graph.write_svg("CART.svg")

这完全运行,但我想改变颜色方案,如果可能的话？该图表示CO ₂通量,因此我想将负值设为绿色且为正棕色.我可以导出为svg而不是手动更改所有内容,但是当我这样做时,文本与盒子不完全对齐,因此手动更改颜色并修复所有文本为我的工作流程添加了一个非常繁琐的步骤,我真的很喜欢避免!

此外,我已经看到一些树,其中连接节点的线的长度与分裂所解释的%方差成比例.如果可能的话,我也希望能够做到这一点？

Answer 1

• 您可以通过获取所有边的列表 graph.get_edge_list()
• 每个源节点应该有两个目标节点,具有较低索引的节点被评估为True,较高的索引被视为False
• 可以通过分配颜色 set_fillcolor()

import pydotplus
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn import tree
import collections

clf = tree.DecisionTreeClassifier(random_state=42)
iris = load_iris()

clf = clf.fit(iris.data, iris.target)

dot_data = tree.export_graphviz(clf,
                                feature_names=iris.feature_names,
                                out_file=None,
                                filled=True,
                                rounded=True)
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)

colors = ('brown', 'forestgreen')
edges = collections.defaultdict(list)

for edge in graph.get_edge_list():
    edges[edge.get_source()].append(int(edge.get_destination()))

for edge in edges:
    edges[edge].sort()    
    for i in range(2):
        dest = graph.get_node(str(edges[edge][i]))[0]
        dest.set_fillcolor(colors[i])

graph.write_png('tree.png')

此外,我已经看到一些树,其中连接节点的线的长度与分裂所解释的%变量成比例.如果可能,我也希望能够做到这一点!？

你可以玩set_weight()和set_len()但这是一个有点棘手,需要一些摆弄得到它的权利,但这里是一些代码,让你开始.

for edge in edges:
    edges[edge].sort()
    src = graph.get_node(edge)[0]
    total_weight = int(src.get_attributes()['label'].split('samples = ')[1].split('<br/>')[0])
    for i in range(2):
        dest = graph.get_node(str(edges[edge][i]))[0]
        weight = int(dest.get_attributes()['label'].split('samples = ')[1].split('<br/>')[0])
        graph.get_edge(edge, str(edges[edge][0]))[0].set_weight((1 - weight / total_weight) * 100)
        graph.get_edge(edge, str(edges[edge][0]))[0].set_len(weight / total_weight)
        graph.get_edge(edge, str(edges[edge][0]))[0].set_minlen(weight / total_weight)