개요

결정 트리에 대한 자세한 내용은 기재하지 않지만, 결정 트리에 의해 생성된 모델의 시각화에서 일반적인 것이 graphviz입니다. 이것을 Docker+JuptyerLab의 환경에서 사용하려고 하면 미묘하게 빠진 부분이 있었으므로, 방법을 정리해 둡니다. 또 graphviz가 아니고, 보다 알기 쉬운 가시화로 dtreeviz가 편리했기 때문에 그쪽도 기재합니다.

환경

다음을 참고로 Docker에서 JupyterLab을 사용할 수 있는 상태를 전제로 합니다.
Docker로 시작한 JupyterLab에서 vim 키 바인딩 사용

Dockerfile

Dockerfile에 이하 추기해 다시 빌드하는 것으로 graphviz와 dtreeviz를 사용할 수 있게 되었습니다.

Dockerfile

RUN pip install pydotplus
RUN pip install dtreeviz
RUN apt-get dist-upgrade
RUN apt-get update
RUN apt-get install -y build-essential graphviz-dev graphviz pkg-config
RUN pip install graphviz

graphviz는 Python 라이브러리와 Linux 라이브러리 모두에 넣어야하며,
Linux 라이브러리가 좀처럼 잘 들어주지 않았지만 위에서 잘 할 수있었습니다.

Dockerfile의 전체에 대해서는 이쪽에도 정리하고 있습니다.
htps : // 기주 b. 코 m/히카루 t/다타-S 시엔세/bぉb/마s테 r/도 c케 r후우

모델 시각화

graphviz

1행째: 조건식

2행 : 지니계수

세 번째 줄 : 노드의 샘플 수 (샘플 비율)

4 행 : 클래스 당 샘플 수 (샘플 비율)

dtreeviz

방향을 왼쪽 → 오른쪽으로 할 수도 있습니다.


출처
htps : // 기주 b. 이 m/히카루 t/다타-S 시엔세/bぉb/마s r/노테보오 ks/로 시시온 T레에/사 mpぇ. 이 pyn b

참고

파이썬 결정 트리를 dtreeviz로 스마트하게 시각화

Python 결정 트리 시각화! Graphviz의 도입과 dot 처리 방법