Traceback (most recent call last): File "E:\bigHome\book\tree1.py", line 161, 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.

这个错误表示你在使用`export_graphviz`方法导出决策树图形之前没有对决策树模型进行训练。在使用`export_graphviz`方法导出决策树图形之前，你需要先对其进行训练。

你可以通过调用`fit`函数来训练决策树模型。例如，在使用`DecisionTreeClassifier`进行分类任务时，你可以这样训练模型：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.tree import export_graphviz

# 创建决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier()

# 训练决策树模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 导出决策树图形
dot_data = export_graphviz(clf, out_file=None, ...)

在这里，`X_train`和`y_train`分别是训练数据集的特征和标签。调用`fit`函数后，模型会根据提供的数据进行训练，从而生成一个决策树模型。然后，你就可以使用`export_graphviz`方法导出决策树图形了。

如果你已经训练过模型，但仍然出现了这个错误，请检查是否在使用模型之前重新初始化了它。如果重新初始化了模型，则需要重新训练它。