निर्णय पेड़ को विज़ुअलाइज़ करना (विज्ञान-सीखने से उदाहरण)

Question

मैं विज्ञान-सीखने में एक नोब हूं इसलिए कृपया मेरे साथ भालू।

मैं उदाहरण के माध्यम से जा रहा था: http://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html#tree

>>> from sklearn.datasets import load_iris 
>>> from sklearn import tree 
>>> iris = load_iris() 
>>> clf = tree.DecisionTreeClassifier() 
>>> clf = clf.fit(iris.data, iris.target) 
>>> from StringIO import StringIO 
>>> out = StringIO() 
>>> out = tree.export_graphviz(clf, out_file=out) 

जाहिर graphiz फ़ाइल उपयोग के लिए तैयार है।

लेकिन मैं ग्राफिक्स फ़ाइल का उपयोग करके पेड़ कैसे आकर्षित करूं? (उदाहरण इस बात में नहीं आया कि पेड़ कैसे खींचा जाता है)।

उदाहरण कोड और सुझाव स्वागत से अधिक हैं!

धन्यवाद!

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अद्यतन

मैं Ubuntu 12.04 उपयोग कर रहा हूँ, पायथन 2.7.3

Answer 1

कौन सा ओएस आप चला सकता हूँ? क्या आपके पास graphviz स्थापित है?

अपने उदाहरण में, StringIO() वस्तु, डेटा की जांच एक ही रास्ता है, Graphviz डेटा रखता है यहाँ है:

... 
>>> print out.getvalue() 

digraph Tree { 
0 [label="X[2] <= 2.4500\nerror = 0.666667\nsamples = 150\nvalue = [ 50. 50. 50.]", shape="box"] ; 
1 [label="error = 0.0000\nsamples = 50\nvalue = [ 50. 0. 0.]", shape="box"] ; 
0 -> 1 ; 
2 [label="X[3] <= 1.7500\nerror = 0.5\nsamples = 100\nvalue = [ 0. 50. 50.]", shape="box"] ; 
0 -> 2 ; 
3 [label="X[2] <= 4.9500\nerror = 0.168038\nsamples = 54\nvalue = [ 0. 49. 5.]", shape="box"] ; 
2 -> 3 ; 
4 [label="X[3] <= 1.6500\nerror = 0.0407986\nsamples = 48\nvalue = [ 0. 47. 1.]", shape="box"] ; 
3 -> 4 ; 
5 [label="error = 0.0000\nsamples = 47\nvalue = [ 0. 47. 0.]", shape="box"] ; 
4 -> 5 ; 
6 [label="error = 0.0000\nsamples = 1\nvalue = [ 0. 0. 1.]", shape="box"] ; 
4 -> 6 ; 
7 [label="X[3] <= 1.5500\nerror = 0.444444\nsamples = 6\nvalue = [ 0. 2. 4.]", shape="box"] ; 
3 -> 7 ; 
8 [label="error = 0.0000\nsamples = 3\nvalue = [ 0. 0. 3.]", shape="box"] ; 
7 -> 8 ; 
9 [label="X[0] <= 6.9500\nerror = 0.444444\nsamples = 3\nvalue = [ 0. 2. 1.]", shape="box"] ; 
7 -> 9 ; 
10 [label="error = 0.0000\nsamples = 2\nvalue = [ 0. 2. 0.]", shape="box"] ; 
9 -> 10 ; 
11 [label="error = 0.0000\nsamples = 1\nvalue = [ 0. 0. 1.]", shape="box"] ; 
9 -> 11 ; 
12 [label="X[2] <= 4.8500\nerror = 0.0425331\nsamples = 46\nvalue = [ 0. 1. 45.]", shape="box"] ; 
2 -> 12 ; 
13 [label="X[0] <= 5.9500\nerror = 0.444444\nsamples = 3\nvalue = [ 0. 1. 2.]", shape="box"] ; 
12 -> 13 ; 
14 [label="error = 0.0000\nsamples = 1\nvalue = [ 0. 1. 0.]", shape="box"] ; 
13 -> 14 ; 
15 [label="error = 0.0000\nsamples = 2\nvalue = [ 0. 0. 2.]", shape="box"] ; 
13 -> 15 ; 
16 [label="error = 0.0000\nsamples = 43\nvalue = [ 0. 0. 43.]", shape="box"] ; 
12 -> 16 ; 
} 

आप .dot file के रूप में यह लिख सकते हैं और छवि उत्पादन का उत्पादन कर सकते हैं, के रूप में स्रोत में पता चला है आप लिंक किए गए:

$ dot -Tpng tree.dot -o tree.png (PNG प्रारूप उत्पादन)

Answer 2

तुम बहुत करीब थे! बस करें:

graph_from_dot_data(out.getvalue()).write_pdf("somefile.pdf")