dtreeviz 替换绘图，回归太多点

Question

如何用我的自定义绘图函数替换 dtreeviz 中的节点图？

或者：我想用二维直方图替换 dtreeviz-plots：y-axis=y-values, x-axis: values from the split feature, grid over the plot,每个网格单元获取的数量里面的样品作为颜色。 （如果已经在某些包中实现了也很好）在 matplotlib 中，绘图函数称为 hist2d()

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我使用 sklearn 学习回归决策树并使用 dtreeviz 可视化结果。

MWE：（见https://github.com/parrt/dtreeviz#regression-decision-tree）

from sklearn.datasets import *
from sklearn import tree
from dtreeviz.trees import *

regr = tree.DecisionTreeRegressor(max_depth=2)
boston = load_boston()
regr.fit(boston.data, boston.target)

viz = dtreeviz(regr,
               boston.data,
               boston.target,
               target_name='price',
               feature_names=boston.feature_names)
              
viz.view()       

现在我的问题中确实有数百万个样本，结果.svg 的显示速度非常慢（读作“不可能”）。我只能通过下采样来使用该可视化。

2d 直方图示例：

（来自https://matplotlib.org/gallery/scales/power_norm.html#sphx-glr-gallery-scales-power-norm-py）

Answer 1

抱歉，您必须更改软件，因为它的设计初衷不是具有即插即用节点图形。说服链中的所有工具一起工作是极其困难的，即使没有这种灵活性。