Traceback (most recent call last): File "E:\bigHome\book\tree1.py", line 170, in <module> dot_data = export_graphviz(clf, out_file=None, File "E:\excavate\other\lib\site-packages\sklearn\tree\_export.py", line 859, in export_graphviz check_is_fitted(decision_tree) File "E:\excavate\other\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 1390, in check_is_fitted raise NotFittedError(msg % {"name": type(estimator).__name__}) sklearn.exceptions.NotFittedError: This DecisionTree instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator.

这个错误提示是因为你的决策树模型clf没有进行拟合，需要先调用fit方法拟合模型。

你可以在调用export_graphviz函数之前，先使用数据集训练决策树模型，然后再调用export_graphviz函数生成图像。示例代码如下：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz
import pydotplus
from IPython.display import Image

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()

# 训练决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(iris.data, iris.target)

# 将决策树转换为DOT语言
dot_data = export_graphviz(clf, out_file=None, feature_names=iris.feature_names, class_names=iris.target_names)

# 将DOT语言转换为图像
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)

# 显示图像
Image(graph.create_png())

这样就可以生成一张决策树的图像了。需要注意的是，如果你的数据集非常大，训练决策树模型可能需要花费很长时间。在这种情况下，你可以考虑使用部分数据集进行训练，或者调整决策树的参数以提高训练效率。