Decision Tree Visualizer
v1.0.1
El visualizador de árboles de decisión es una poderosa biblioteca que le permite visualizar los clasificadores de árbol de decisión de Sklearn con facilidad. Proporciona funciones para extraer información útil sobre la estructura y las reglas del árbol, y genera archivos HTML para visualizar el árbol de decisión.
Para instalar la biblioteca, use PIP:
pip install d-treevis
Para comenzar, importe la biblioteca y use las funciones create_tree y create_sankey :
import d_treevis as dtv A continuación, se ajuste a un clasificador de árbol de decisión de Sklearn en su conjunto de datos y páselo a la función create_tree :
from sklearn . tree import DecisionTreeClassifier
# Fit a Decision Tree Classifier on your dataset
tree_model = DecisionTreeClassifier ()
tree_model . fit ( X , y )
# Visualize the decision tree
visualizer . visualize ( tree_model )También puede personalizar los nombres y colores objetivo para una mejor visualización:
# Define target names and colors
target_names = [ 'Survived' , 'Not Survived' ]
target_colors = [ 'red' , 'yellow' ]
# Visualize the decision tree with custom target names and colors
visualizer . visualize ( tree_model , target_names = target_names , target_colors = target_colors )Para una documentación y ejemplos detallados, consulte la documentación del visualizador del árbol de decisión.
Esta biblioteca tiene licencia bajo la licencia MIT.
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