Decision Tree Visualizer
v1.0.1
O visualizador de árvores de decisão é uma biblioteca poderosa que permite visualizar classificadores de árvore de decisão da Sklearn com facilidade. Ele fornece funções para extrair informações úteis sobre a estrutura e regras das árvores e gera arquivos HTML para visualizar a árvore de decisão.
Para instalar a biblioteca, use PIP:
pip install d-treevis
Para começar, importe a biblioteca e use as funções create_tree e create_sankey :
import d_treevis as dtv Em seguida, encaixe um classificador de árvore de decisão Sklearn no seu conjunto de dados e passe -o para a função 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 )Você também pode personalizar os nomes e cores de destino para uma melhor visualização:
# 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 documentação e exemplos detalhados, consulte a documentação do Visualizador de Árvores de Decisão.
Esta biblioteca está licenciada sob a licença do MIT.
As contribuições são bem -vindas! Leia as diretrizes de contribuição antes de enviar uma solicitação de tração.
Se você tiver alguma dúvida ou sugestão, sinta -se à vontade para entrar em contato conosco em [email protected].
