superiスマートフォン用の表示で見るsuperi主にキャリアと金融を嗜むメディアキャリアライフスタイルお金テクノロジー2016-06-21scikit-learnの決定木をexport_graphvizで可視化するテクノロジースポンサーリンクデータマイニングで定番の決定木分析をやってみたいと思います。決定木の説明に関しては他に譲るとして、ここではpythonの機械学習ライブラリである、scikit-learnを利用して決定木分析を行い、graphvizという可視化ライブラリでグラフを描画します。その時にハマったところを中心に話を進めたいと思います。load_iris()モデル作成には、tree.DecisionTreeClassifierクラスのfit関数を使います。iris.target)生成したモデルをgraphvizを利用して描画していきます。pipでgraphvizとpydotをインストールしておく必要があります。Imagestree.export_graphviz関数を使って、dot形式で分類結果を吐き出します。pdfとしてグラフを表示します。pydot.graph_from_dot_data(dot_data.getvalue())#グラフ化graph.write_pdf("graph.pdf")Image(graph.create_png())ここでエラーになりました。graphvizを扱うにはpipでインストールするだけでなく、アプリケーション自体が必要です。以下Homebrewでinstallしましょう。graphvizインストールできたら、先ほどのコードを再度実行します。'class_names'これはscikit-learnのバージョンが古いためです。anacondaを使っている人は以下コマンドでアップデートできます。scikit-learnこれで再度コードを実行しなおすと次の出力がされるかと思います。01:10scikit-learnの決定木をexport_graphvizで可視化する関連記事2017-03-26XGBoostのハイパーパラメータをチューニングする前回、XGBoostで予測モデルを作成しました。読者になる@superi56566561をフォローお問い合わせお問い合わせはこちらからスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。