dtreeviz 替换图，回归点太多

Question

如何用我的自定义绘图函数替换 dtreeviz 中的节点图？

或者：我想用 2d 直方图替换 dtreeviz 图：y 轴 = y 值，x 轴：来自分割特征的值，图上的网格，每个网格单元得到内部样本的数量作为颜色。（如果已经在某些包中实现了也很好）在 matplotlib 中，它的绘图函数被称为 hist2d()

我使用 sklearn 学习回归决策树并使用 dtreeviz 可视化结果。

MWE：（参见 https://github.com/parrt/dtreeviz#regression-decision-tree）

from sklearn.datasets import *
from sklearn import tree
from dtreeviz.trees import *

regr = tree.DecisionTreeRegressor(max_depth=2)
boston = load_boston()
regr.fit(boston.data, boston.target)

viz = dtreeviz(regr,
               boston.data,
               boston.target,
               target_name='price',
               feature_names=boston.feature_names)
              
viz.view()

现在我的问题中确实有数百万个样本，结果 .svg 的显示速度非常慢（读取 'impossible'）。我只能通过下采样来使用该可视化。

示例二维直方图：

（来自 https://matplotlib.org/gallery/scales/power_norm.html#sphx-glr-gallery-scales-power-norm-py）

Answer 1

抱歉，您必须更改软件，因为它并非设计为具有 plug-and-play 个节点图形。即使不允许这种灵活性，也很难说服链中的所有工具协同工作。

dtreeviz 替换图，回归点太多

dtreeviz replace plot, regression too many points

python

matplotlib

decision-tree

dtreeviz