使用決策樹建模時，我們需要將決策樹輸出出來，以直觀的展示各決策節點，簡單分享一下我的學習筆記。

1. 建立模型

# 導入庫

from sklearn.datasets import load_iris

from sklearn import tree

iris = load_iris()

# 建立并訓練模型

clf = tree.DecisionTreeClassifier(max_depth=3)

clf.fit(iris.data, iris.target)

2. 輸出決策樹

# 輸出決策樹文件.dot

tree.export_graphviz(clf, out_file='tree.dot')

然后需要將tree.dot 文件轉化為tree.png。

轉化方法：win+r，輸入cmd，回車，打開命令輸入窗 輸入：dot -T png tree.dot -o tree.png，即可在同一文件夾下得到 tree.png文件。

如下圖：

上一步操作請確保電腦中已安裝Graphviz，并已將Graphviz下的bin目錄地址添加到了環境變量中。

3. 顯示決策樹

# 在Jupyter中顯示出來

%pylab inline

from IPython.display import Image

Image('tree.png')

顯示如下：

可以看到首要決策因素是X[3]，將列名打印出來

iris.feature_names[3]

輸出：'petal width (cm)'，即花瓣的寬度。

還可以在Markdown中使用  命令在Jupyter中插入本地圖片，但是這種方法在將.ipynb文件保存為.html文件時圖片可能顯示不出來(見附件)！！

感謝你長得這么好看還關注我的博客，^_^

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作者：胡湛鵬

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python决策树结果图_Python决策树图形输出的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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