dtreeviz取代地块，回归太多点

Question

如何将dtreeviz的节点图替换为来自我的自定义绘图函数？

或者:我想用2d直方图替换dtreeviz图:y-轴=y-值，x-轴:来自分割特性的值，在图上的网格，每个网格单元以颜色的形式获取样本数。(如果在某些包中已经实现了，那么matplotlib中的绘图函数就是hist2d() )。

我使用sklearn学习回归决策树，并使用dtreeviz可视化结果。

MWE：(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()       

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现在，我的问题中确实有数以百万计的示例，由此产生的.svg显示速度非常慢(读“不可能”)。我只能用下采样的可视化方法。

示例2d直方图：

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

Answer 1

对不起，但是您必须修改软件，因为它不是为具有即插即用节点数字而设计的。即使在不允许这种灵活性的情况下，也很难说服链中的所有工具一起工作。