mljar/supertree

何を解決するか

scikit-learn などの静的決定木の可視化は、木の深さが増すと読みにくくなります。supertree は、ノードの重なりやテキストの縮小がなく、複雑な決定木やアンサンブルを検査・説明・デバッグできるインタラクティブな方法を提供します。

動作方法

supertree は Jupyter Notebook、JupyterLab、Google Colab、VS Code のノートブック内に直接 HTML ベースのインタラクティブな可視化をレンダリングします。人気のある機械学習ライブラリと統合して木構造を抽出し、ナビゲート可能なインターフェースとして表示します。

対象ユーザー

scikit-learn、XGBoost、LightGBM、ONNX から得られる決定木、ランダムフォレスト、勾配ブースティングモデルを可視化・分析する必要があるデータサイエンティストや ML エンジニア。

特徴

• インタラクティブナビゲーション: ズーム、パン、ノードの折りたたみ/展開で複雑な木を管理可能。
• 広範な互換性: scikit-learn、LightGBM、XGBoost、ONNX からの多数の分類器および回帰器をサポート。
• アンサンブル対応: フォレスト内の個々の木を切り替えて可視化可能。
• サンプルの経路追跡: 1つのサンプルが木を通過する決定経路をハイライト可能。
• 詳細な検査: ホバーでノードの統計情報を表示でき、可視化を SVG としてエクスポート可能。