决策树之可视化windows与linux两个版本

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　决策树可视化

决策树的编程实战

1. 使用鸢尾花卉数据集训练一棵决策树，并绘制出来：

程序如下：

'''
使用鸢尾花卉数据集来训练决策树
'''
fromsklearn.datasetsimportload_iris
fromsklearnimporttree
iris=load_iris()
clf=tree.DecisionTreeClassifier()
clf=clf.fit(iris.data,iris.target)
tree.export_graphviz(clf,'/tree.dot')

执行完上面程序后，会在E：下生成一个tree文件

如图：

输入win+R，输入框中现实的命令，如下所示：

执行完成后，会在E：下生成一个pdf文档，如图：

打开pdf便是绘制的决策树，如图：

注意，在这之前要先安装好graphviz工具，并配置好环境变量，网址如下：

文档：http://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html

    解释Python代码

     安装 Graphviz： http://www.graphviz.org/

    配置环境变量

    转化dot文件至pdf可视化决策树：dot.exe–Tpdf E:/ tree.dot -o E:/tree.pdf

环境变量配置：

这样就完成了整个过程。

如果是linux操作系统，以ubuntu为例，首先安装graphviz工具，输入下面命令：

sudo　apt-get install graphviz

便可完成安装

然后，对于下面的程序执行完后：

fromsklearn.datasetsimportload_iris
fromsklearnimporttree
iris=load_iris()
clf=tree.DecisionTreeClassifier()

clf=clf.fit(iris.data,iris.target)
tree.export_graphviz(clf,'./tree.dot')

会在当前目录下生成一个文件名为tree.dot文件，如图所示：

再在终端用dot命令生成pdf文件即可，命令如下：

这样便在目录下产生了如上所示的tree.pdf文件，文件内容与windows中的一样。