【发布时间】:2017-08-10 23:54:23
【问题描述】:
我正在使用 scikit 的回归树函数和 graphviz 来生成一些决策树的精彩、易于解释的视觉效果:
dot_data = tree.export_graphviz(Run.reg, out_file=None,
feature_names=Xvar,
filled=True, rounded=True,
special_characters=True)
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)
graph.write_png('CART.png')
graph.write_svg("CART.svg")
这运行得很完美,但如果可能的话,我想更改配色方案吗?该图表示 CO2 通量,因此我想将负值设为绿色,将正值设为棕色。我可以改为导出为 svg 并手动更改所有内容,但是当我这样做时,文本与框并不完全对齐,因此手动更改颜色并修复所有文本为我的工作流程增加了一个非常乏味的步骤,我真的很喜欢避免!
此外,我还看到一些树,其中连接节点的线的长度与拆分解释的百分比方差成正比。如果可能的话,我也希望能够做到这一点?
【问题讨论】:
标签: python scikit-learn cart graphviz decision-tree