决策树的训练和可视化_训练过程可视化决策树

为了理解决策树，我们需要先构建一个决策树并亲身体验它到底如何进行预测。
接下来的代码就是在我们熟知的鸢尾花数据集上进行一个决策树分类器的训练。

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
iris = load_iris()
X = iris.data[:, 2:] # petal length and width
y = iris.target
tree_clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=2)
tree_clf.fit(X, y)
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你可以通过使用 export_graphviz() 方法，通过生成一个叫做 iris_tree.dot 的图形定义文件将一个训练好的决策树模型可视化。

from sklearn.tree import export_graphviz
export_graphviz(
tree_clf,
out_file=image_path("iris_tree.dot"),
feature_names=iris.feature_names[2:],
class_names=iris.target_names,
rounded=True,
filled=True
)
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