概要

決定木についての詳細は記載しませんが、決定木によって生成されたモデルの可視化で一般的なのがgraphvizです。これをDocker+JuptyerLabの環境で使おうとしたら微妙にハマった部分があったので、やり方をまとめておきます。またgraphvizではなく、より分かり易い可視化でdtreevizが便利だったのでそちらも記載します。

環境

以下を参考にDockerでJupyterLabが使える状態を前提とします。
Dockerで起動したJupyterLabでvimキーバインドを使う

Dockerfile

Dockerfileに以下追記してビルドし直す事でgraphvizとdtreevizが使えるようになりました。

Dockerfile

RUN pip install pydotplus
RUN pip install dtreeviz
RUN apt-get dist-upgrade
RUN apt-get update
RUN apt-get install -y build-essential graphviz-dev graphviz pkg-config
RUN pip install graphviz

graphvizはPythonのライブラリとLinuxのライブラリで両方入れる必要があり、
Linuxライブラリの方がなかなかうまく入ってくれなかったですが、上記でうまくできました。

Dockerfileの全体についてはこちらにもまとめてあります。
https://github.com/hikarut/Data-Science/blob/master/Dockerfile

モデルの可視化

graphviz

1行目：条件式
2行目：ジニ係数
3行目：ノードのサンプル数(サンプル割合)
4行目：クラス毎のサンプル数(サンプル割合)

dtreeviz

向きを左→右にする事もできます。

ソース
https://github.com/hikarut/Data-Science/blob/master/notebooks/decisionTree/sample.ipynb

参考

Pythonの決定木をdtreevizでスマートに可視化する
Python決定木可視化!Graphvizの導入とdot処理方法