Построение графика случайного леса с деревом для линейной регрессии

Question

У меня проблема с отображением моей модели линейной регрессии со случайным лесом. Кроме того, у меня проблема с определением моих имен_функций и имен_классов, поскольку это непрерывное число. В R это довольно простой визуал, но Python, кажется, требует немного больше мысли.

Я использую данные по недвижимости Нью-Йорка для прогнозирования будущих цен на жилье. Я хочу визуализировать это в дереве решений.

python
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
random_forest = RandomForestRegressor(n_estimators=12)
random_forest.fit(X_train, y_train)

from sklearn.tree import export_graphviz

estimator = random_forest.estimators_[5]

export_graphviz(
    estimator,
    out_file="nyc_tree.dot",
    rounded=True,
    filled=True
)

Я ожидаю дерево решений с несколькими ветвями.

Answer 1

С какими проблемами вы сталкиваетесь? Создание ваших данных неправильно сформировано (n_samples, n_features) для X и (n_samples) для y.

В противном случае, этот веб-сайт может помочь вам, он делает именно то, что вы ищете.