【机器学习】【决策树】有了决策树的字典结构后 ，如何用python绘制决策树？ |
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【机器学习】【决策树】有了决策树的字典结构后 ，如何用python绘制决策树？
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1.需求说明
求出决策树的字典存储形式数据后，绘制出决策树的图形，则会更形象认识和了解其决策树。 比如，有决策树的字典结构如下所示： tree_dict = {'house?': {'hourse_no': {'working?': {'work_no': 'refuse', 'work_yes': 'agree'}}, 'hourse_yes': 'agree'}}要绘制出对应的如下决策树： 本章代码就是完成此需求的。 2. 代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ @author: 蔚蓝的天空Tom Aim:得到决策树的字典后，需要使用python来绘制对应的决策树figure 输入决策树的字典，样例如下所示： dtree = {'house?': {'hourse_no': {'working?': {'work_no': 'refuse', 'work_yes': 'agree'}}, 'hourse_yes': 'agree'}} """ import matplotlib.pyplot as plt #定义判断结点形状,其中boxstyle表示文本框类型,fc指的是注释框颜色的深度 decisionNode = dict(boxstyle="round4", color='r', fc='0.9') #定义叶结点形状 leafNode = dict(boxstyle="circle", color='m') #定义父节点指向子节点或叶子的箭头形状 arrow_args = dict(arrowstyle=" |
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