Erro no código do graphviz | Machine Learning parte 1: otimização de modelos através de hiperparâmetros

from sklearn.tree import export_graphviz import graphviz modelo.fit(x_azar, y_azar) features = x_azar.columns dot_data = export_graphviz(modelo, out_file=None, filled=True, rounded=True, class_names=["não", "sim"], feature_names = features) graph = graphviz.Source(dot_data) graph

-------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-11-2975df26fe79> in <module>() 4 modelo.fit(x_azar, y_azar) 5 features = x_azar.columns ----> 6 dot_data = export_graphviz(modelo, out_file=None, filled=True, rounded=True, class_names=["não", "sim"], feature_names = features) 7 8 graph = graphviz.Source(dot_data) 1 frames /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/sklearn/tree/_export.py in export(self, decision_tree) 460 self.recurse(decision_tree, 0, criterion="impurity") 461 else: --> 462 self.recurse(decision_tree.tree_, 0, criterion=decision_tree.criterion) 463 464 self.tail() AttributeError: 'SVC' object has no attribute 'tree_'

Olá, Victor! Tudo bem com você?

O que está acontecendo é que sua variável modelo é um objeto SVC (um estimador SVC, para ser mais exato) e não um objeto do tipo DecisionTreeClassifier. O objeto do tipo SVC não possui o atributo tree_ necessário para a criação da árvore no graphviz. Você provavelmente não executou a célula que o instrutor faz essa declaração: modelo = DecisionTreeClassifier(max_depth=2) e aí o modelo ficou declarado como SVC.

Para resolver isso basta apenas executar a célula que está declarada o modelo como DecisionTreeClassifier(max_depth=2) e em seguida executar a célula que faz a árvore de decisão. Se preferir você pode juntar as células em uma, da seguinte forma:

from sklearn.model_selection import GroupKFold
import graphviz
from sklearn.tree import export_graphviz

SEED = 301
np.random.seed(SEED)

cv = GroupKFold(n_splits = 10)
modelo = DecisionTreeClassifier(max_depth=2)
results = cross_validate(modelo, x_azar, y_azar, cv = cv, groups = dados.modelo, return_train_score=False)

modelo.fit(x_azar, y_azar)

features = x_azar.columns
dot_data = export_graphviz(modelo, out_file=None, filled=True, rounded=True, class_names=['não', 'sim'], feature_names=features)

graph = graphviz.Source(dot_data)
graph

Espero ter ajudado, mas se ainda persistir alguma dúvida estou sempre à disposição.

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