python输出决策树图，python写决策树

在python画决策树为什么显示不出来

系统文件损坏。python中决策树生成一篇文件，不是完整的树多数是系统文件损坏的原因，将损坏的系统文件找出并修复即可解决。Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的GuidovanRossum于1990年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。

方法不对。pycharm从2013版之后，将matplotlib的绘图的结果默认显示在SciView窗口中，而不是弹出独立的窗口。

若在某个子集中的所有样本都是属于同一个类型（本位只讨论正(Y)、反(N)两种类型的情况），则给该分支标上类型号作为叶子节点；对于同时含有多种（两种）类型的子集，则递归调用该算法思路来完成树的构造。

有可能是最大值和最小值之间差别太大了，按比例最小值无法显示了。试试把值y改成log(y)显示呢？那样也许会平缓点。

相关问答

Q1: 如何将python生成的决策树利用graphviz画出来

1、使得该特征变量在决策树模型中发挥的作用较小。蛋肥想法： GridSearch网格搜索可以进行单参数和多参数调优，蛋肥这里以max_depth参数来练习调优，得出max_depth： 7时，AUC更好为0.985。

2、如何看已经分类后图像的决策树文件的步骤如下：使用export_graphviz将树导出为Graphviz格式。将.dot文件转换为可视化图形。使用命令行非常的麻烦，可以采取的方式是安装pydotplus来生成PDF。dtreeviz美化输出。

3、在python画决策树显示不出来是语法错误或没有装库或路径没对。Python具有强大的扩展能力，决策树通过字典的形式保存，需要可视化，也需要通过其他的库来实现。

4、绘制决策树图，从左到右的顺序画决策树，此过程本身就是对决策问题的再分析过程。按从右到左的顺序计算各方案的期望值，并将结果写在相应方案节点上方。期望值的计算是从右到左沿着决策树的反方向进行计算的。

Q2: 基于python的决策树能进行多分类吗

1、用决策树进行分类的方法为：收集数据、准备数据、构建决策树、评估决策树、应用决策树、维护和更新决策树等。收集数据 确定要解决的问题，并收集相关的数据。这可能包括从数据库、调查、传感器或其他来源获取的数据。

2、决策树是数据挖掘中最重要且最常用的方法之一，主要应用于数据挖掘中的分类和预测。决策树是知识的一种呈现方式，决策树中从顶点到每个结点的路径都是一条分类规则。

3、随机森林是以决策树为基础的一种更高级的算法。随机森林可用于回归也可以用于分类。它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。

4、分类方法：决策树分类法、基于规则的分类法、神经网络、支持向量机和朴素贝叶斯分类法。殊途同归，都是通过学习算法（learning algorithm）从训练数据集提炼一种模型拟合输入数据的类标号和属性之间的联系。

5、决策树分类：决策树分类是一种基于逻辑回归的分类方法，它将数据集分成一系列子集，每个子集对应一个节点，并根据每个节点的属性值进行判断和分类。决策树分类的主要优点是可以处理多分类问题，并且具有良好的可解释性。

Q3: 向大神求教!python写的决策树的ID3算法怎么一直提示bestfeat=labels[be...

ID3算法是一种基于信息增益属性选择的决策树学习方法。核心思想是：通过计算属性的信息增益来选择决策树各级节点上的分裂属性，使得在每一个非叶子节点进行测试时，获得关于被测试样本最大的类别信息。

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