Decision Tree Visualizer
v1.0.1
Le visualiseur d'arbre de décision est une bibliothèque puissante qui vous permet de visualiser facilement les classificateurs d'arbre de décision Sklearn. Il fournit des fonctions pour extraire des informations utiles sur la structure et les règles de l'arborescence, et génère des fichiers HTML pour visualiser l'arborescence de décision.
Pour installer la bibliothèque, utilisez PIP:
pip install d-treevis
Pour commencer, importez la bibliothèque et utilisez les fonctions create_tree et create_sankey :
import d_treevis as dtv Ensuite, montez un classificateur d'arbre de décision Sklearn sur votre ensemble de données et transmettez-le à la fonction 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 )Vous pouvez également personnaliser les noms et les couleurs cibles pour une meilleure visualisation:
# 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 )Pour une documentation détaillée et des exemples, veuillez vous référer à la documentation de la documentation du visualisation de l'arbre de décision.
Cette bibliothèque est autorisée sous la licence du MIT.
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