最新国产好看的视频,伊人天堂AV在线,国产Aaaaaa视频,蜜臀视频在线观看一区,人妻av色图,密臀久久久精品影片,青青视频免费观看毛片,久草在线观看视,国产三级精品色情在线

解決使用export_graphviz可視化樹報錯的問題

 更新時間:2019年08月09日 14:56:04   作者:lzher0  
今天小編就為大家分享一篇解決使用export_graphviz可視化樹報錯的問題,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

在使用可視化樹的過程中,報錯了。說是‘dot.exe'not found in path

原代碼:

# import tools needed for visualization
from sklearn.tree import export_graphviz
import pydot
 
#Pull out one tree from the forest
tree = rf.estimators_[5]
 
# Export the image to a dot file
export_graphviz(tree, out_file = 'tree.dot', feature_names = features_list, rounded = True, precision = 1)
 
#Use dot file to create a graph
(graph, ) = pydot.graph_from_dot_file('tree.dot')
 
# Write graph to a png file
graph.write_png('tree.png');

報錯信息:

解決方法:

先使用安裝pydot:

pip install pydot

然后再下載Graphviz(http://www.graphviz.org 選擇msi版本)一路安裝,記住默認的安裝路徑

c:\Program Files (x86)\Graphviz2.38\。

將Graphviz2.38添加到環(huán)境變量中

import os
os.environ['PATH'] = os.environ['PATH'] + (';c:\\Program Files (x86)\\Graphviz2.38\\bin\\')

之后便可以正常使用了。

修改后代碼:

# import tools needed for visualization
from sklearn.tree import export_graphviz
import pydot
import os
 
os.environ['PATH'] = os.environ['PATH'] + (';c:\\Program Files (x86)\\Graphviz2.38\\bin\\')
 
#Pull out one tree from the forest
tree = rf.estimators_[5]
 
# Export the image to a dot file
export_graphviz(tree, out_file = 'tree.dot', feature_names = features_list, rounded = True, precision = 1)
 
#Use dot file to create a graph
(graph, ) = pydot.graph_from_dot_file('tree.dot')
 
# Write graph to a png file
graph.write_png('tree.png');

以上這篇解決使用export_graphviz可視化樹報錯的問題就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。

相關(guān)文章

  • Python基于百度API識別并提取圖片中文字

    Python基于百度API識別并提取圖片中文字

    本文主要實現(xiàn)了利用百度 AI 開發(fā)平臺的 OCR 文字識別 API 識別并提取圖片中的文字。具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們可以參考一下
    2021-06-06
  • Python網(wǎng)絡(luò)請求之Requests庫的高級功能運用

    Python網(wǎng)絡(luò)請求之Requests庫的高級功能運用

    在這篇文章中我們將進一步深入學(xué)習(xí)Requests庫的高級功能,包括處理重定向,設(shè)置超時,處理大文件以及錯誤和異常處理,需要的朋友可以參考下
    2023-08-08
  • python?yaml文件數(shù)據(jù)按原有的數(shù)據(jù)順序dump問題小結(jié)

    python?yaml文件數(shù)據(jù)按原有的數(shù)據(jù)順序dump問題小結(jié)

    這篇文章主要介紹了python?yaml文件數(shù)據(jù)按原有的數(shù)據(jù)順序dump,本文給大家介紹的非常詳細,對大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價值,需要的朋友參考下吧
    2023-11-11
  • Python處理缺失數(shù)據(jù)的多種方式

    Python處理缺失數(shù)據(jù)的多種方式

    在數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)處理的過程中,缺失數(shù)據(jù)(Missing Data)是一個常見的問題,缺失數(shù)據(jù)的存在可能會影響模型的準確性和預(yù)測的可靠性,因此正確處理缺失數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)分析的重要步驟,所以本文給大家介紹了Python處理缺失數(shù)據(jù)的多種方式,需要的朋友可以參考下
    2024-08-08
  • Tensorflow 2.4 搭建單層和多層 Bi-LSTM 模型

    Tensorflow 2.4 搭建單層和多層 Bi-LSTM 模型

    這篇文章主要為大家介紹了Tensorflow 2.4 搭建單層 Bi-LSTM 模型和多層 Bi-LSTM 模型的實現(xiàn)過程詳解,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進步,早日升職加薪
    2023-01-01
  • tf.truncated_normal與tf.random_normal的詳細用法

    tf.truncated_normal與tf.random_normal的詳細用法

    本篇文章主要介紹了tf.truncated_normal與tf.random_normal的詳細用法,小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,也給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧
    2018-03-03
  • 基于OpenCV的路面質(zhì)量檢測的實現(xiàn)

    基于OpenCV的路面質(zhì)量檢測的實現(xiàn)

    這篇文章主要介紹了基于OpenCV的路面質(zhì)量檢測,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
    2020-11-11
  • 用Python爬蟲破解滑動驗證碼的案例解析

    用Python爬蟲破解滑動驗證碼的案例解析

    今天分享個如何簡單處理滑動圖片的驗證碼的案例,主要是使用Python爬蟲破解滑動驗證碼的相關(guān)實現(xiàn)代碼,感興趣的朋友跟隨小編一起看看吧
    2021-05-05
  • Python實現(xiàn)的tab文件操作類分享

    Python實現(xiàn)的tab文件操作類分享

    這篇文章主要介紹了Python實現(xiàn)的tab文件操作類分享,本文直接給出實現(xiàn)代碼,需要的朋友可以參考下
    2014-11-11
  • Jupyter Notebook輸出矢量圖實例

    Jupyter Notebook輸出矢量圖實例

    這篇文章主要介紹了Jupyter Notebook輸出矢量圖實例,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
    2020-04-04

最新評論

吴旗县| 德化县| 平陆县| 武平县| 进贤县| 怀安县| 潼南县| 喀喇| 治多县| 乌拉特中旗| 大港区| 赣榆县| 安远县| 荔波县| 囊谦县| 侯马市| 克东县| 宝兴县| 武宁县| 临武县| 泽普县| 古蔺县| 原阳县| 通城县| 屏东市| 玛纳斯县| 鄱阳县| 瑞昌市| 玉山县| 万盛区| 十堰市| 那坡县| 贵港市| 开远市| 连江县| 策勒县| 莆田市| 乌海市| 驻马店市| 南江县| 金寨县|