来自“非洲”的树可视化工具包

简介

目前已经存在非常多可视化树模型的策略，此处我们给出另外一种最新的树模型可视化工具包--pybaobabdt，该工具包提供了可视化分析方法的双重示例。可以通过交互和可视化来增强机器学习方法。

pybaobabdt的名字由来来源于：Adansonia digitata或非洲猴面包树African baobab，因为它与树的结构惊人地相似。

代码

• 代码摘自：https://medium.com/towards-data-science/visualizing-decision-trees-with-pybaobabdt-f8eb5b3d0d17

# pip install pybaobabdt 
# pip install pygraphviz

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
import pandas as pd
import pybaobabdt
df       = pd.read_csv('./data/penguins_classification.csv') 
y        = list(df['Species'])
features = list(df.columns)
target   = df['Species']
features.remove('Species')
X        = df.loc[:, features]
clf      = DecisionTreeClassifier().fit(X,y)

ax = pybaobabdt.drawTree(clf, size=10, dpi=300, features=features, ratio=0.8,colormap='Set1')

除了上述的基本功能之外，pybaobabdt还支持很多自定义的功能，例如Colormaps等。

小结

pybaobabdt软件包提供了一个新的可视化视角。它包含了在可视化工具包所不具有的功能，通过有意义的可视化帮助用户理解和解释树。如果有希望这类树的可视化的朋友可以尝试一下。

参考文献

1. Visualizing Decision Trees with Pybaobabdt
2. https://gitlab.tue.nl/20040367/pybaobab/-/tree/main