当前位置: 首页 > news >正文

绘制决策树的尝试1

代码复制

import pydotplus

复制

   - 这一行代码用于导入`pydotplus`模块,这是一个用来在Python中创建图形的工具。2. ```python  
from IPython.display import Image  
  • 这一行代码用于从IPython显示模块中导入Image类,它允许我们在Jupyter笔记本中显示图像。

3.```python
from sklearn.externals.six import StringIO

复制

    - 这一行代码用于从sklearn.externals.six模块中导入StringIO类,它提供了一个类似于字符串的对象,可以用来模拟文件对象的行为。4. ```python  
import os  os.environ["PATH"] += os.pathsep + r'C:\Program Files (x86)\Graphviz2.38\bin\'  
- 第一行代码用于导入操作系统相关的功能。
- 第二行代码设置环境变量PATH,将Graphviz的可执行文件路径添加到系统路径中,这样就可以直接调用Graphviz命令了。
  1.  

     

dot_data = StringIo()
tree.export_graphviz(clf, out_file=dot_data,
feature_names=x.columns,
class_names=[‘bad’, ‘ind’],
filled=True, rounded=True)

  

    - 首先创建一个StringIO对象来存储DOT语言的表示形式。- 然后使用决策树的export_graphviz方法将树结构导出到这个StringIO对象中。- 其中clf是已经训练好的决策树模型,x.columns是特征名称列表,'bad', 'ind'分别是两个类的标签名,filled和rounded参数控制节点填充颜色和形状。6. ```python  
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data.getvalue())  
- 使用pydotplus库中的graph_from_dot_data函数从StringIO对象获取到的DOT数据创建一个Graphviz图形对象。
  1. python

    复制

     

Image(graph.create_png())

复制

    - 调用了graph对象的create_png方法生成了一个PNG格式的图片,然后通过Image函数将其显示出来。8. ```python  
tree.export_graphviz(clf, out_file='tree.dot')  
- 将决策树的结构 导出到一个名为'tree.dot'的文件中。
  1. python

    复制

     

class_names=[‘bad’, ‘ind’]

复制

   - 定义了一个包含两个元素的列表,分别代表两种不同的类别标签。10. ```python  
filed=True  
- 设置为True时,表示在生成的图中应该对节点进行着色处理。
  1. python

    复制

     

special_characters=False

复制

    - 当值为False时,表示不允许在节点名称中使用特殊字符。12. ```python  
graph.write_png('dot_data.png')  
- 将之前创建的Graphviz图形保存为PNG格式的图片文件'dot_data.png'。
  1. python

    复制

     

Image(graph.create_png())

复制

    - 与之前的步骤类似,再次调用graph对象的create_png方法和Image函数来显示生成的图片。

安装与报错 

根据提供的错误信息和堆栈跟踪,问题似乎出在 Graphviz 的可执行文件未找到。具体来说,当尝试运行 graph.create_png() 时,抛出了一个 InvocationException,指出“Graphviz’s executables not found”。

以下是解决此问题的几个步骤:

  1. 检查 Graphviz 安装:确保你已经安装了 Graphviz 并且其可执行文件位于系统路径中。可以在命令行中输入 dot -version 来验证 Graphviz 是否已正确安装。

  2. 设置环境变量:如果 Graphviz 已安装但不在默认的系统路径中,可以将其添加到 PATH 环境变量中。这样 Python 就能找到 Graphviz 的可执行文件。

  3. 确认 pydotplus 配置:有时 pydotplus 可能无法自动检测到 Graphviz 的位置。在这种情况下,你可能需要在代码中手动指定 Graphviz 的路径。例如:

    python

    复制

    from graphviz import Source
    dot_data = tree.export_graphviz(tree_regressor, out_file=dot_data,filled=True, rounded=True)
    source = Source(dot_data.getvalue(), engine='dot', encoding='utf-8')
    source.render('tree_rendered', view=True)
    
  4. 重新安装 pydotplus:有时候重新安装 pydotplus 可以解决问题。可以使用以下命令卸载并重新安装 pydotplus:

    bash

    复制

    pip uninstall pydotplus
    pip install pydotplus
    
  5. 检查依赖关系:确保所有相关的 Python 库都是最新版本,并且它们之间没有冲突。

通过以上步骤,你应该能够解决由于找不到 Graphviz 可执行文件而导致的错误。如果仍然遇到问题,请检查是否有任何防火墙或其他安全软件阻止了访问 Graphviz 可执行文件的权限。

 まだ明日

http://www.lryc.cn/news/525606.html

相关文章:

  • 概率论里的特征函数,如何用卷积定理去理解
  • Spring 是如何解决循环依赖问题
  • Linux 目录操作详解
  • Elasticsearch的经典面试题及详细解答
  • Linux-arm(1)ATF启动流程
  • C#编程:List.ForEach与foreach循环的深度对比
  • C语言文件操作:标准库与系统调用实践
  • 代码随想录 栈与队列 test 7
  • C语言练习(21)
  • 智能手机“混战”2025:谁将倒下而谁又将突围?
  • 计算机图形学:实验一 OpenGL基本绘制
  • 二分查找题目:快照数组
  • 深度学习|表示学习|卷积神经网络|参数共享是什么?|07
  • 基于相机内参推导的透视投影矩阵
  • 浅析Dubbo 原理:架构、通信与调用流程
  • 03垃圾回收篇(D3_垃圾收集器的选择及相关参数)
  • 一、引论,《组合数学(第4版)》卢开澄 卢华明
  • Vue3+TS 实现批量拖拽文件夹上传图片组件封装
  • 二叉树的所有路径(力扣257)
  • Python OrderedDict 实现 Least Recently used(LRU)缓存
  • LabVIEW项目中的工控机与普通电脑选择
  • Ansys Speos | Speos Meshing 网格最佳实践
  • elasticsearch segment数量对读写性能的影响
  • 全同态加密理论、生态现状与未来展望(中2)
  • 鸿蒙UI(ArkUI-方舟UI框架)-开发布局
  • RPC是什么?和HTTP区别?
  • Linux C\C++编程-建立文件和内存映射
  • 行政纠错——pycorrector学习
  • Go的defer原理
  • Windows 下本地 Docker RAGFlow 部署指南