Nas*_*jan 5 python graphviz scikit-learn
我GraphViz
在虹膜数据集上有决策树的表示。
import graphviz
dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file=None,
feature_names=iris.feature_names,
class_names=iris.target_names,
filled=True, rounded=True,
special_characters=True)
graph = graphviz.Source(dot_data)
graph
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我正在使用上面的代码来生成GraphViz
。但是它将创建一个大图。
但是我想手动控制figzise
该图。
我怎样才能做到这一点?
在最初编写自己的函数以修改DOT源代码字符串以添加size属性后,我偶然发现了pydotplus.graphviz.Graph
文档中的这一部分:
应该支持以Graphviz点语言定义的所有属性。
可以通过动态生成的方法来设置属性:
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)set_[attribute name], i.e. set_size, set_fontname
您可以在下面看到使用此示例。请注意调用函数时的语法,因为DOT源代码需要在宽度和高度两边加上双引号。感叹号表示它将强制调整图像大小,直到其中一个尺寸与指定尺寸之一匹配为止,这仅在指定的尺寸大于图形的原始尺寸时才有意义。
import pydotplus
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz
# Load in the dataset from sklearn
dataset = load_breast_cancer()
X = dataset.data
y = dataset.target
col_names = dataset.feature_names
# Create and fit the decision tree
clf_dt = DecisionTreeClassifier(criterion = 'gini', max_depth = 3)
clf_dt.fit(X_train, y_train)
# Export resulting tree to DOT source code string
dot_data = export_graphviz(clf_dt,
feature_names=col_names,
out_file=None,
filled=True,
rounded=True)
pydot_graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)
pydot_graph.write_png('original_tree.png')
pydot_graph.set_size('"5,5!"')
pydot_graph.write_png('resized_tree.png')
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
单击图片以了解尺寸,因为它似乎无法在浏览器中正确显示。
还请注意,pydotplus.graphviz.Graph
对象具有to_string()
返回树的DOT源代码字符串的方法,该方法也可以与graphviz.Source
问题中的对象一起使用:
import graphviz
gvz_graph = graphviz.Source(pydot_graph.to_string())
gvz_graph
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