결정트리 그래프 export_graphviz 설치 및 사용법

0. 설치하기 - jupyter notebook 사용 시

1) 프로그램 설치하기
https://graphviz.org/download/
(설치 시 특별한 설치 디렉터리를 지정하지 않으면 C:\Program Files\Graphviz 와 같은 디렉터리에 Graphviz가 설치됨)

2) Graphviz 파이썬 래퍼 모듈 PIP로 설치
Windows10의 경우 Anaconda Prompt 관리자 권한으로 실행 후 pip install graphviz 명령어 입력

3) Graphvis와 파이썬 래퍼를 연결. 환경변수에서 추가적인 환경설정 필요
'내PC' 속성>고급시스템설정>환경변수

1. 사용자에 대한 환경 변수 중 Path 더블클릭 하면 환경 변수 편집 창 열림

2. 새로만들기 or 찾아보기 로 다운받았던 Graphviz\bin 위치 추가 후 확인 클릭
   

3. 시스템 변수 중 Path 더블클릭 환경 변수 편집 창 열기

4. 이번엔 Graphviz\bin\dot.exe 로 입력하기.

5. 확인 누르고 끝
   

1. Jupyter notebook에서 graphviz 사용

1) 데이터 불러오기 (예시)

import graphviz
from sklearn.tree import export_graphviz
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
import warnings

# DecisionTree Classifier 생성
dt_clf = DecisionTreeClassifier(random_state=10)

# 붓꽃 데이터 로딩, 학습과 테스트 데이터 세트로 분리
iris_data = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris_data.data, iris_data.target,
                                                   test_size=0.2, random_state=10)

#학습
dt_clf.fit(X_train, y_train)

2) 트리 불러오기

from sklearn.tree import export_graphviz

# export_graphviz() 호출 결과로 out_file로 지정된 tree.dot 파일을 생성
export_graphviz(dt_clf, out_file="tree.dot", class_names=iris_data.target_names, \
               feature_names = iris_data.feature_names, impurity=True, filled=True)
               

with open("tree.dot") as f:
  dot_graph = f.read()
graphviz.Source(dot_graph)

2. google colab에서 graphviz 사용

1) 데이터 불러오기

2) 트리 불러오기

dot_data = export_graphviz(dt_clf
                          , max_depth=3
                          , feature_names=iris_data.feature_names
                          , class_names=iris_data.target_names
                          , filled=True
                          , proportion=True)


display(graphviz.Source(dot_data))