利用python实现决策树图片绘制

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本文数据以及大部分代码来自《机器学习实战》

机器学习实战

决策树绘制

treePlotter
测试与使用

treePlotter

东西太多了，懒得看咋实现的了，直接把书上的代码搬过来，修改了几个可能版本问题引起的bug，加了句保存图片的代码，直接拿来用了。

treePlotter.py

'''
Created on Oct 14, 2010@author: Peter Harrington
'''
import matplotlib.pyplot as pltdecisionNode = dict(boxstyle="sawtooth", fc="0.8")
leafNode = dict(boxstyle="round4", fc="0.8")
arrow_args = dict(arrowstyle="<-")def getNumLeafs(myTree):numLeafs = 0firstStr = list(myTree.keys())[0]secondDict = myTree[firstStr]for key in secondDict.keys():if type(secondDict[key]).__name__=='dict':#test to see if the nodes are dictonaires, if not they are leaf nodesnumLeafs += getNumLeafs(secondDict[key])else:   numLeafs +=1return numLeafsdef getTreeDepth(myTree):maxDepth = 0firstStr = list(myTree.keys())[0]secondDict = myTree[firstStr]for key in secondDict.keys():if type(secondDict[key]).__name__=='dict':#test to see if the nodes are dictonaires, if not they are leaf nodesthisDepth = 1 + getTreeDepth(secondDict[key])else:   thisDepth = 1if thisDepth > maxDepth: maxDepth = thisDepthreturn maxDepthdef plotNode(nodeTxt, centerPt, parentPt, nodeType):createPlot.ax1.annotate(nodeTxt, xy=parentPt,  xycoords='axes fraction',xytext=centerPt, textcoords='axes fraction',va="center", ha="center", bbox=nodeType, arrowprops=arrow_args )def plotMidText(cntrPt, parentPt, txtString):xMid = (parentPt[0]-cntrPt[0])/2.0 + cntrPt[0]yMid = (parentPt[1]-cntrPt[1])/2.0 + cntrPt[1]createPlot.ax1.text(xMid, yMid, txtString, va="center", ha="center", rotation=30)def plotTree(myTree, parentPt, nodeTxt):#if the first key tells you what feat was split onnumLeafs = getNumLeafs(myTree)  #this determines the x width of this treedepth = getTreeDepth(myTree)firstStr = list(myTree.keys())[0]     #the text label for this node should be thiscntrPt = (plotTree.xOff + (1.0 + float(numLeafs))/2.0/plotTree.totalW, plotTree.yOff)plotMidText(cntrPt, parentPt, nodeTxt)plotNode(firstStr, cntrPt, parentPt, decisionNode)secondDict = myTree[firstStr]plotTree.yOff = plotTree.yOff - 1.0/plotTree.totalDfor key in secondDict.keys():if type(secondDict[key]).__name__=='dict':#test to see if the nodes are dictonaires, if not they are leaf nodes   plotTree(secondDict[key],cntrPt,str(key))        #recursionelse:   #it's a leaf node print the leaf nodeplotTree.xOff = plotTree.xOff + 1.0/plotTree.totalWplotNode(secondDict[key], (plotTree.xOff, plotTree.yOff), cntrPt, leafNode)plotMidText((plotTree.xOff, plotTree.yOff), cntrPt, str(key))plotTree.yOff = plotTree.yOff + 1.0/plotTree.totalD
#if you do get a dictonary you know it's a tree, and the first element will be another dictdef createPlot(inTree, name):fig = plt.figure(1, facecolor='white')fig.clf()axprops = dict(xticks=[], yticks=[])createPlot.ax1 = plt.subplot(111, frameon=False, **axprops)    #no ticks#createPlot.ax1 = plt.subplot(111, frameon=False) #ticks for demo puropses plotTree.totalW = float(getNumLeafs(inTree))plotTree.totalD = float(getTreeDepth(inTree))plotTree.xOff = -0.5/plotTree.totalW; plotTree.yOff = 1.0;plotTree(inTree, (0.5,1.0), '')# plt.savefig('13数据分布情况')plt.savefig(str(name))plt.show()

测试与使用

import treePlottera = {'no_surfacing': {'L1': {'flippers': {'R0': 'no', 'R1': 'yes'}}, 'L0': {'flippers': {'R0': 'why', 'R1': 'no'}}, 'L2': 'yes'}}
treePlotter.createPlot(a, 'test3')

这个dict就是上面一篇文章的结果
https://blog.csdn.net/weixin_44255182/article/details/108748933

{'no_surfacing': {'L1': {'flippers': {'R0': 'no','R1': 'yes'}},'L0': {'flippers': {'R0': 'why','R1': 'no'}},'L2': 'yes'}
}

test3是图片的名字，可以自己命名。

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决策树绘制

treePlotter

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