如何调整 sklearn 中 plot_tree 图的大小以使其可读？答案

【问题标题】：How can I adjust the size of the plot_tree graph in sklearn to make it readable?如何调整 sklearn 中 plot_tree 图的大小以使其可读？
【发布时间】：2020-03-29 04:13:19
【问题描述】：

我正在尝试用matplotlib 从sklearn 绘制一个plot_tree 对象，但我的树状图看起来不太好。我的树状图看起来被压扁了：

下面是我的代码：

from sklearn import tree
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.metrics import accuracy_score
import matplotlib.pyplot as plt

# create tree object 
model_gini_class = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='gini')

# train the model using the training sets and check score
model_gini_class.fit(X_train, y_train)
model_gini_class.score(X_train, y_train)

# predict output
predicted_gini_class = model_gini_class.predict(X_test)

plt.figure()
tree.plot_tree(model_gini_class, filled=True)
plt.title("Decision trees on the Shakespear dataset (Gini)")
plt.show() # the tree looks squished?

所以我的问题是：

有人能告诉我如何调整sklearn plot_tree 对象的大小，使其看起来不会被压扁吗？

谢谢，

【问题讨论】：

标签： python matplotlib scikit-learn tree

【解决方案1】：

这可能会有所帮助

plt.figure(figsize=(10,10))

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以做两件事：

方法一


# Decision tree
classifier = DecisionTreeClassifier()
classifier.fit(X_train, y_train)


_, ax = plt.subplots(figsize=(30,30)) # Resize figure
plot_tree(classifier, filled=True, ax=ax)
plt.show()

方法二


# Decision tree
classifier = DecisionTreeClassifier()
classifier.fit(X_train, y_train)

plt.figure(figsize=(30, 30) # Resize figure
plot_tree(classifier, filled=True)
plt.show()

随心所欲地使用

【讨论】：

【解决方案3】：

这可能会有所帮助

from matplotlib import pyplot as plt
fig, axes = plt.subplots(nrows = 1,ncols = 1,figsize = (5,5), dpi=300)
tree.plot_tree(model_gini_class, filled=True)

【讨论】：