Kaggle Titanic データセットに取り組んでいます。私は決定木をよりよく理解しようとしています。私は線形回帰をかなり扱ってきましたが、決定木は決して扱いませんでした。ツリーの python でビジュアライゼーションを作成しようとしています。しかし、何かが機能していません。以下のコードを確認してください。
import pandas as pd
from sklearn import tree
from sklearn.datasets import load_iris
import numpy as np
train_file='.......\RUN.csv'
train=pd.read_csv(train_file)
#impute number values and missing values
train["Sex"][train["Sex"] == "male"] = 0
train["Sex"][train["Sex"] == "female"] = 1
train["Embarked"] = train["Embarked"].fillna("S")
train["Embarked"][train["Embarked"] == "S"]= 0
train["Embarked"][train["Embarked"] == "C"]= 1
train["Embarked"][train["Embarked"] == "Q"]= 2
train["Age"] = train["Age"].fillna(train["Age"].median())
train["Pclass"] = train["Pclass"].fillna(train["Pclass"].median())
train["Fare"] = train["Fare"].fillna(train["Fare"].median())
target = train["Survived"].values
features_one = train[["Pclass", "Sex", "Age", "Fare","SibSp","Parch","Embarked"]].values
# Fit your first decision tree: my_tree_one
my_tree_one = tree.DecisionTreeClassifier(max_depth = 10, min_samples_split = 5, random_state = 1)
iris=load_iris()
my_tree_one = my_tree_one.fit(features_one, target)
tree.export_graphviz(my_tree_one, out_file='tree.dot')
決定木を実際に見るにはどうすればよいですか? それを視覚化しようとしています。
助けてください!