machine-learning - dtreeviz 中的子树可视化

Question

我是 dtreeviz 的新手。我正在努力处理一个非常难以可视化的非常深的决策树（过度拟合对我的任务来说不是问题）。我想知道是否有一种方法可以仅可视化三个节点中的一些节点（例如，前 5 个节点）。

谢谢！

from dtreeviz.models.xgb_decision_tree import ShadowXGBDTree
from dtreeviz import trees 

xgb_shadow = ShadowXGBDTree(xgb_model_reg, 0, d.loc[:, d.columns != output_quantitativi[0]], 
                             d[output_quantitativi[0]], d.loc[:, d.columns != output_quantitativi[0]].columns,output_quantitativi[0])

trees.dtreeviz(xgb_shadow)

标签： machine-learningdata-visualizationdecision-treexgboostdtreeviz

Answer 1

对于 dtreeviz 方法，它只是添加了参数 depth_range_to_display，它允许您指定要显示的树级别范围。

对于 viz_leaf_samples() 如果树包含很多叶节点，您可以使用 min_samples 和 max_samples 值。