Случайная лесная визуализация в python

Question

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-25-e7781de34abc> in <module>
      3                feature_names = fn,
      4                class_names=cn,
----> 5                filled = False);
      6 fig.savefig('rf_individualtree.png')

~/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/sklearn/tree/_export.py in plot_tree(decision_tree, max_depth, feature_names, class_names, label, filled, impurity, node_ids, proportion, rotate, rounded, precision, ax, fontsize)
    174         proportion=proportion, rotate=rotate, rounded=rounded,
    175         precision=precision, fontsize=fontsize)
--> 176     return exporter.export(decision_tree, ax=ax)
    177 
    178 

~/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/sklearn/tree/_export.py in export(self, decision_tree, ax)
    565         ax.set_axis_off()
    566         my_tree = self._make_tree(0, decision_tree.tree_,
--> 567                                   decision_tree.criterion)
    568         draw_tree = buchheim(my_tree)
    569 

~/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/sklearn/tree/_export.py in _make_tree(self, node_id, et, criterion, depth)
    546         # traverses _tree.Tree recursively, builds intermediate
    547         # "_reingold_tilford.Tree" object
--> 548         name = self.node_to_str(et, node_id, criterion=criterion)
    549         if (et.children_left[node_id] != _tree.TREE_LEAF
    550                 and (self.max_depth is None or depth <= self.max_depth)):

~/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/sklearn/tree/_export.py in node_to_str(self, tree, node_id, criterion)
    340                                           np.argmax(value),
    341                                           characters[2])
--> 342             node_string += class_name
    343 
    344         # Clean up any trailing newlines

TypeError: can only concatenate str (not "numpy.int64") to str

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import PIL
import pydot
import warnings
from sklearn import tree
from glob import glob
from IPython.display import display, Image
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.tree import export_graphviz
%matplotlib inline
warnings.filterwarnings("ignore")

df = pd.read_csv('heart.csv')

df.head()

x = df.loc[:, df.columns != 'target']
y = df.loc[:, 'target'].values

from sklearn.model_selection import train_test_split

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x,y,test_size = 0.2,random_state=0)


from sklearn.preprocessing import StandardScaler

sc = StandardScaler()
x_train = sc.fit_transform(x_train)
x_test = sc.transform(x_test)


rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100,
                            random_state=0)
rf.fit(x_train, y_train)

fn=features = list(df.columns[1:])
cn=df.target


fig, axes = plt.subplots(nrows = 1,ncols = 1,figsize = (4,4), dpi=800)
tree.plot_tree(rf.estimators_[0],
               feature_names = fn, 
               class_names=cn,
               filled = False);
fig.savefig('rf_individualtree.png')

---

Я следую этой структуре для визуализации моего графа случайных лесов

: https://i.stack.imgur.com/MkH71.png

поэтому, когда я пишу выделенный код, я получаю ошибку TypeError: могу только объединить str (не «numpy .int64») в str

im, используя набор данных из kaggle "https://www.kaggle.com/ronitf/heart-disease-uci "

был бы признателен, если бы вы могли мне помочь

Answer 1

Параметру class_name в plot_tree требуется список строк, но в вашем коде cn - это список целых чисел (точнее, numpy .int64). Все, что вам нужно сделать, это преобразовать этот список в строки и решить проблему.

#some code before
fn=features = list(df.columns[1:])
cn=df.target

#conversion from list of numpy.int64 to list of string
cn=[str(x) for x in cn]

fig, axes = plt.subplots(nrows = 1,ncols = 1,figsize = (4,4), dpi=800)
tree.plot_tree(...
#some code after