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'

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：

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

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

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

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

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。