decision_tree = tree.DecisionTreeClassifier(max_depth=6)decision_tree.fit(X_train, y_train)如何可视化数据划分的结果

可以使用Graphviz工具可视化数据划分的结果。首先需要安装Graphviz工具，然后使用sklearn.tree中的export_graphviz函数导出决策树模型的图形描述文件，最后使用Graphviz工具进行绘制。

以下是一个简单的例子：

from sklearn.tree import export_graphviz
import graphviz

# 将决策树模型导出为dot文件
dot_data = export_graphviz(decision_tree, out_file=None, feature_names=X.columns, class_names=['0', '1'], filled=True, rounded=True, special_characters=True)

# 使用Graphviz工具绘制决策树
graph = graphviz.Source(dot_data)
graph.render('decision_tree', view=True)

其中，out_file参数表示导出的文件路径，如果设置为None，则返回一个dot格式的文本字符串；feature_names参数表示特征的名称；class_names参数表示类别名称；filled和rounded参数表示是否为节点添加填充和圆角；special_characters参数表示是否允许特殊字符。

绘制出来的图形描述文件可以使用Graphviz工具进行打开和编辑，也可以使用view=True参数直接在jupyter notebook中查看。