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Python决策树GraphViz

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我正在尝试使用scikit实现决策树，然后使用Graphviz可视化树，我理解这是可视化DT的标准选择 . 我正在使用PyCharm，anaconda，Python 2.7和OS X El Capitan . 据我所知，我已经安装了pydot和Graphviz PIP安装，并且还直接在Pycharm安装了它们，但无论我做什么，我都会不断得到一个名为graphviz的“No module” .

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn import tree
#import graphviz as gv
# uncommenting the row above produces an error
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
iris = load_iris()
clf = clf.fit(iris.data, iris.target)
with open('graph.dot', 'w') as file:
    tree.export_graphviz(clf, out_file = file)
file.close()

目前运行此代码生成graph.dot但我无法查看该文件 . 1.如何使graphviz存储库工作？ 2.如何将图形写入PDF / PNG？我看到了一些例子，但没有工作3.我找到了这个命令：dot -Tps filename.dot -o outfile.ps我在哪里使用它？如何验证OS X上是否存在点工具？

提前致谢！

python scikit-learn graphviz dot pydot

3 回答

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    我很确定我使用自制软件安装了graphviz，但看起来你也可以从http://www.graphviz.org/Download_macos.php下载二进制文件 . 如果你可以't get pydot to work, you' ll需要从终端运行 dot 命令，或者在使用子进程的脚本中运行：

    import subprocess
subprocess.call(['dot', '-Tpdf', 'tree.dot', '-o' 'tree.pdf'])
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  • 0

    您还可以使用以下代码导出为pdf .

    首先安装pydot2

    pip install pydot2

    然后你可以使用以下代码：

    from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn import tree
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
iris = load_iris()
clf = clf.fit(iris.data, iris.target)

from sklearn.externals.six import StringIO
import pydot 

dot_data = StringIO() 
tree.export_graphviz(clf, out_file=dot_data) 
graph = pydot.graph_from_dot_data(dot_data.getvalue()) 
graph.write_pdf("graph.pdf")
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  • 1

    如果您的系统上没有/想要graphviz，您也可以将.dot文件作为文本打开，然后将内容复制到webgraphviz，然后为您创建并显示树 .

    结果不是您可以保存的图片或文件，并且您需要系统上的实际graphviz，因此您可以从终端或直接从Python调用 dot 程序，如maxymoo所述 .

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