jupyter notebook で決定木の可視化を行う

import numpy as np
import pydotplus
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from IPython import display
from sklearn import tree
from io import StringIO
from operator import itemgetter
%matplotlib inline
%load_ext autoreload
%autoreload 2



input_text=np.array([
    '物理 数学 国語　　', #　ドキュメント1
    'パン ライス 　チョコ', #ドキュメント2
    'ビル アパート　マンション　', #ドキュメント3
    '北海道 福岡　神奈川' #ドキュメント4
])

#ドキュメント1は1
#ドキュメント2は2
#ドキュメント3は3
#ドキュメント4は4

target_data = np.array([
    1,2,3,4
    ])

#文書をtf-idfのベクトルへ変換
vectorizer=TfidfVectorizer()

input_data=vectorizer.fit_transform(input_text)

np.set_printoptions(precision=2) # 有効表示桁数を2桁へ変更
print(input_data.toarray())

#決定木モデルを生成
model = tree.DecisionTreeClassifier(max_depth=5)
model = model.fit(input_data, target_data)

model.predict(input_data)

feature_names = list(map(itemgetter(0),
sorted(vectorizer.vocabulary_.items(), key=itemgetter(1))))

data = StringIO()
tree.export_graphviz(model, out_file=data, feature_names=feature_names)
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(data.getvalue())

display.display(display.Image(graph.create_png()))

こんな感じで見える。
ジニ計数も見えていい感じ！