import graphviz import graphviz dot_data=tree.export_graghviz(clf,feature_names= feature_name ,class_names=["琴酒","雪莉","贝尔摩德"] ,filled=True ,rounded=True) ​ graph = graphviz.Source(dot_data) graph --------------------------------------------------------------------------- ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) <ipython-input-54-2d411ecc84f2> in <module> ----> 1 import graphviz 2 dot_data=tree.export_graghviz(clf,feature_names= feature_name 3 ,class_names=["琴酒","雪莉","贝尔摩德"] 4 ,filled=True 5 ,rounded=True) ModuleNotFoundError: No module named 'graphviz'

时间: 2023-09-14 15:15:52 浏览: 55
这个错误提示意思是你的 Python 环境中没有安装 graphviz 模块,因此在导入该模块时出错。 你可以使用以下命令来安装 graphviz 模块: 在 Windows 环境下,可以在命令行中输入以下命令: ``` pip install graphviz ``` 在 Linux 或 macOS 环境下,可以在终端中输入以下命令: ``` sudo pip3 install graphviz ``` 如果你的 Python 环境中同时安装了 Python2 和 Python3,你需要使用 pip3 来安装 graphviz 模块。 安装完成后,你可以重新执行你的 Python 代码,看看是否成功解决了问题。
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from sklearn import tree tree.export_graphviz(classifier,out_file="tree.dot" ) import pydotplus from IPython.display import Image dot_data=tree.export_graphviz(classifier, out_file=None,feature_names=irisdata.feature_names,filled=True, rounded=True,special_characters=True) graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data) 帮我画出决策树

很高兴为您提供帮助!以下是绘制决策树的代码: ```python from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import tree import pydotplus from IPython.display import Image # 加载数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0) # 创建决策树模型 classifier = DecisionTreeClassifier(random_state=0) classifier.fit(X_train, y_train) # 导出决策树图 dot_data = tree.export_graphviz(classifier, out_file=None, feature_names=iris.feature_names, class_names=iris.target_names, filled=True, rounded=True, special_characters=True) graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data) Image(graph.create_png()) ``` 运行以上代码,即可绘制出决策树图。您可以根据需要将图形保存为PNG或PDF文件。

import graphviz dot_data = tree.export_graphviz(tree_clf, out_file=None) graph = graphviz.Source(dot_data) graph.render("pengunis") 以上代码是什么含义?请详细讲解里面用到的包和函数

这段代码使用了Python中的graphviz和sklearn两个库,主要实现了以下功能: 1. 导入需要用到的库 ```python import graphviz from sklearn.tree import export_graphviz ``` 2. 将决策树模型tree_clf转换为Graphviz格式的数据 ```python dot_data = export_graphviz(tree_clf, out_file=None) ``` 其中,export_graphviz是sklearn.tree库中的函数,用于将决策树导出为Graphviz格式的数据。tree_clf是已经训练好的决策树模型。 参数out_file表示将导出的数据保存到文件,如果不指定该参数,则返回一个字符串。 3. 将Graphviz格式的数据渲染成图片 ```python graph = graphviz.Source(dot_data) ``` 这里使用了graphviz库中的Source类将Graphviz格式的数据渲染成图片。 4. 将渲染出的图片保存为文件 ```python graph.render("pengunis") ``` 将渲染出的决策树保存为pengunis.pdf文件。 综上,这段代码的功能是将已经训练好的决策树模型tree_clf可视化为一张决策树图,并保存为pengunis.pdf文件。

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