【实例】随机森林可视化的方法（含Python代码）

随机森林是多棵决策树的组合，使用scikit-learn时没有直接的方法显示随机森林，只能拆解成单棵树来显示。使用随机森林的属性clf.estimators_获取随机森林的决策树列表（
注意，estimators后边有一个下划线 ’ _’ ）

<>代码
from sklearn import datasets from sklearn.ensemble import
RandomForestClassifierfrom IPython.display import Image from sklearn import tree
import pydotplus # 仍然使用自带的iris数据 iris = datasets.load_iris() X = iris.data y =
iris.target # 训练模型，限制树的最大深度4 clf = RandomForestClassifier(max_depth=4) #拟合模型 clf
.fit(X, y) Estimators = clf.estimators_ for index, model in enumerate(Estimators
): filename = 'iris_' + str(index) + '.pdf' dot_data = tree.export_graphviz(
model, out_file=None, feature_names=iris.feature_names, class_names=iris.
target_names, filled=True, rounded=True, special_characters=True) graph =
pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data) graph.write_pdf(filename)
我们看一下结果为：

我们生成了100个PDF文件，每个文件为一个决策树：

。。。。。

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