如何在 Databricks 上绘制 Python XGB 决策树
How to Plot Python XGBdecision tree on Databricks
我在数据块上绘制 Xgboost 决策树时遇到问题。
XGboost 是为 python 安装的,这使得在此环境中工作时有些奇怪。
import xgboost as xgb
from xgboost import plot_importance
gbm=xgb.XGBClassifier().fit(X_train, y_train)
xgb.plot_tree(gbm)
这给出了一个错误:
无法执行 ['dot','-Tpng'],确保 Graphviz 可执行文件在您系统的路径上。
我在数据块端安装了 graphviz 作为一个包。
我 运行 遇到了在数据块上显示 sklearn 决策树的类似问题。
我的解决方案是将 plot_tree 函数的源代码更新为 return 该图以及正常情况下的注释 returns。
这是显示工作示例的数据块笔记本的摘录。我想 xgboost 有一个类似的 issue/design.
https://github.com/Foley-CJ/Tree_Plot/blob/master/Tree_Plot.ipynb
我在数据块上绘制 Xgboost 决策树时遇到问题。 XGboost 是为 python 安装的,这使得在此环境中工作时有些奇怪。
import xgboost as xgb
from xgboost import plot_importance
gbm=xgb.XGBClassifier().fit(X_train, y_train)
xgb.plot_tree(gbm)
这给出了一个错误:
无法执行 ['dot','-Tpng'],确保 Graphviz 可执行文件在您系统的路径上。
我在数据块端安装了 graphviz 作为一个包。
我 运行 遇到了在数据块上显示 sklearn 决策树的类似问题。
我的解决方案是将 plot_tree 函数的源代码更新为 return 该图以及正常情况下的注释 returns。
这是显示工作示例的数据块笔记本的摘录。我想 xgboost 有一个类似的 issue/design.
https://github.com/Foley-CJ/Tree_Plot/blob/master/Tree_Plot.ipynb