

バギングした決定木を可視化したいです。  
以下のようなコードを書きましたが

[code]

    #決定木モデルとバギングの設定
    model=BaggingClassifier(tree.DecisionTreeClassifier(random_state=0), n_estimators=100, random_state=0) 
    #モデルの構築
    scores = {}
    model.fit(X_train, y_train)
    #可視化
    dot_data = tree.export_graphviz(model,out_file=None,feature_names=["TolX"],class_names=["C1","good","C5,D5"],filled=True, rounded=True)
    graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)
    
[/code]

modelのfitはしているはずなのに次のようなエラーが出て図が作成できません。

[code]

    Traceback (most recent call last):
      File "rf.py", line 79, in <module>
        dot_data = tree.export_graphviz(model,feature_names=["Tol"],class_names=["C1","good","C5,D5"],filled=True, rounded=True)
      File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/sklearn/tree/export.py", line 757, in export_graphviz
        check_is_fitted(decision_tree, 'tree_')
      File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/sklearn/utils/validation.py", line 914, in check_is_fitted
        raise NotFittedError(msg % {'name': type(estimator).__name__})
    sklearn.exceptions.NotFittedError: This RandomForestClassifier instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this method.
    
[/code]

ちなみにBaggingClassifierを使う前はtree.DecisionTreeClassifierで同様の方法で可視化成功できていました。


CC BY-SA 4.0
2020-01-23T07:08:08.087
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2020-01-23T07:08:08.087
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question
python 機械学習
バギングした決定木を可視化したいのにエラーが出る