Python的export_graphviz用法介绍

export_graphviz是python中一个非常实用的函数，用于将决策树模型导出为Graphviz格式的文件，以便可视化展示。本文将从使用方法、参数解析、图形设置和可视化样式等多个方面对export_graphviz进行详细阐述。

一、使用方法

export_graphviz函数位于sklearn.tree模块中，使用前需先导入相应的模块。

import pydotplus
from sklearn.tree import export_graphviz

之后，通过调用export_graphviz函数，即可将决策树模型导出为Graphviz格式。

dot_data = export_graphviz(decision_tree, out_file=None)

在上述代码中，参数decision_tree为决策树模型的对象。通过设置out_file参数为None，可以将结果保存在dot_data变量中。

二、参数解析

export_graphviz函数提供了多个参数，用于自定义导出的图形。

1. out_file：设置导出文件的路径和名称。默认为None，表示不保存为文件。
2. feature_names：指定特征的名称，以列表形式传入。默认为None，表示使用模型中的默认特征名称。
3. class_names：指定类别的名称，以列表形式传入。默认为None，表示使用模型中的默认类别名称。
4. filled：指定节点的填充颜色是根据类别还是纯度。默认为False，表示根据纯度，填充颜色越深表示纯度越高。
5. rounded：指定节点的形状是方形还是圆形。默认为False，表示使用方形节点。
6. special_characters：指定是否将特殊字符转义。默认为True，表示转义特殊字符。

三、图形设置

export_graphviz函数导出的Graphviz格式文件可以通过其他工具进行可视化，如Graphviz库或在线Graphviz工具。以下是一些常用的图形设置。

1. 节点形状：可以通过设置rounded参数为True，将节点的形状设置为圆形。
2. 节点颜色：可以通过设置filled参数为True，并为每个节点指定填充颜色，来区分不同类别或纯度的节点。
3. 边框样式：可以通过设置节点的边框样式，如颜色、线型等来突出显示或隐藏某些节点。

四、可视化样式

除了上述设置，还可以通过其他方式对导出的图形进行样式设置，如调整节点的大小、添加标签等。

dot_data = export_graphviz(decision_tree, out_file=None, feature_names=feature_list, class_names=class_list, filled=True, rounded=True)
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)
nodes = graph.get_node_list()
for node in nodes:
    if node.get_label():
        node.set_fontsize(10)
        node.set_shape('box')
        node.set_style('filled')
        node.set_fillcolor('lightyellow')
    else:
        node.set_fillcolor('lightgray')

上述代码中，我们首先通过graph_from_dot_data函数将导出的Graphviz格式数据转换为可视化图形，并获取所有节点的列表。然后，根据节点是否具有标签，对节点进行不同的样式设置。

五、总结

本文对python的export_graphviz函数进行了详细的介绍。我们从使用方法、参数解析、图形设置和可视化样式等多个方面对其进行了阐述。通过合理地使用export_graphviz函数，我们可以方便地将决策树模型导出为Graphviz格式，从而更加直观地展示决策树的结构和特征重要性。