▲ 그림 3-22 결정 트리가 학습한 붓꽃 데이터셋의 결정 경계
사이킷런에는 다음 코드처럼 훈련이 끝난 결정 트리 모델을 손쉽게 시각화할 수 있는 멋진 기능이 있습니다.
>>> from sklearn import tree
>>> feature_names = ['Sepal length', ''Sepal width',
... 'Petal length', ''Petal width']
>>> tree.plot_tree(tree_model,
... feature_names=feature_names,
... filled=True)
>>> plt.show()