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python - 绘制单个 XGBoost 决策树

问题描述

我正在使用https://machinelearningmastery.com/visualize-gradient-boosting-decision-trees-xgboost-python/上的方法来绘制 XGBoost 决策树

from numpy import loadtxt
from xgboost import XGBClassifier
from xgboost import plot_tree
import matplotlib.pyplot as plt
# load data
dataset = loadtxt('pima-indians-diabetes.csv', delimiter=",")
# split data into X and y
X = dataset[:,0:8]
y = dataset[:,8]
# fit model no training data
model = XGBClassifier()
model.fit(X, y)
# plot single tree
plot_tree(model)
plt.show()

当我有 150 个特征时，所有分割点的情节看起来都很小，如何绘制一个清晰的或保存在本地或任何其他方式/想法可以清楚地表明这棵“树”非常受欢迎 在此处输入图像描述

标签： pythonmatplotlibxgboost

解决方案

我最近遇到了同样的问题，我发现的唯一方法是尝试不同的数字大小（它仍然可以是蓝色的大数字。例如，要绘制第四棵树，请使用：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(30, 30))
xgb.plot_tree(model, num_trees=4, ax=ax)
plt.show()

要保存它，你可以这样做

plt.savefig("temp.pdf")

此外，每棵树都分隔两个类，因此您拥有与类一样多的树。

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