Traceback (most recent call last): File "E:\bigHome\book\tree1.py", line 173, 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.
时间: 2023-07-21 09:16:34 浏览: 41
这个错误通常是因为你尝试在没有拟合数据的情况下使用决策树模型进行可视化。如果你没有先调用 `fit()` 方法拟合数据,就会出现这个错误。请确保在调用 `export_graphviz()` 方法之前,先调用 `fit()` 方法拟合数据集,例如:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz
import graphviz
# 加载数据集
iris = load_iris()
# 创建决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier()
# 拟合数据
clf.fit(iris.data, iris.target)
# 生成决策树可视化结果
dot_data = export_graphviz(clf, out_file=None,
feature_names=iris.feature_names,
class_names=iris.target_names,
filled=True, rounded=True,
special_characters=True)
graph = graphviz.Source(dot_data)
graph.view()
```
请确保在调用 `export_graphviz()` 之前,先调用 `fit()` 方法拟合数据集,以解决这个错误。