ubuntu下可视化随机森林（python sklearn）

已有环境pycharm

1.安装graphviz

在终端输入：apt-get install graphviz，可能有的同学提示权限不足，则输入 sudo apt-get install graphviz后按回车，输入计算机密码，此时输入密码是没有任何显示的。

2.可以直接使用pycharm安装依赖包graphviz，另一种方法在终端输入pip install graphviz进行安装。

完成以上两个步骤之后可以跑一个demo代码测试：

#-*- coding: utf-8 -*-
from sklearn import datasets
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn import tree
from IPython.display import Image
import pydotplus

# 仍然使用自带的iris数据
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 训练模型，限制树的最大深度4
clf = RandomForestClassifier(max_depth=4)
#拟合模型
clf.fit(X, y)

Estimators = clf.estimators_
for index, model in enumerate(Estimators):
    filename = iris_ + str(index) + .pdf
    dot_data = tree.export_graphviz(model , out_file=None,
                         feature_names=iris.feature_names,
                         class_names=iris.target_names,
                         filled=True, rounded=True,
                         special_characters=True)
    graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)
    Image(graph.create_png())
    graph.write_pdf(filename)

可能有些同学运行该代码还会出现依赖包不存在的情况，则根据各自不同的情况安装没有的依赖包即可。

运行后的实验结果如图所示，在图片的左栏会生成iris_0.pdf等10个文件：

打开iris_0.pdf，结果如图所示：

如有问题欢迎留言。