python画决策树的图，有不需要graphviz库的方法吗

是的，Python有另一种绘制决策树的图形的方法，可以不需要安装`graphviz`库。你可以使用`matplotlib`库和`sklearn.tree.plot_tree`方法来实现。

以下是一个简单的示例：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, plot_tree
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据集
iris = load_iris()

# 初始化决策树模型并训练
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(iris.data, iris.target)

# 绘制决策树图形
plt.figure(figsize=(15, 10))
plot_tree(clf, filled=True)
plt.show()

在上面的代码中，我们首先加载了一个名为`iris`的数据集，并初始化了一个`DecisionTreeClassifier`模型并进行训练。然后，我们使用`plot_tree`方法绘制决策树的图形，并使用`plt.show()`方法将图形显示出来。

请注意，该方法绘制的图形可能不如`graphviz`方法绘制的图形清晰，但是这种方法不需要额外安装`graphviz`库。

相关问题

python graphviz画决策树

### 回答1：
Python Graphviz是一个用于绘制图形的Python库，可以用它来画决策树。首先，需要安装Graphviz和Python Graphviz库。然后，可以使用Python代码来创建决策树，并使用Graphviz库将其可视化。具体步骤如下：

1. 安装Graphviz和Python Graphviz库

可以在Graphviz官网下载安装包，然后安装。安装完成后，可以使用pip安装Python Graphviz库：

pip install graphviz

2. 创建决策树

可以使用Python的scikit-learn库来创建决策树。以下是一个简单的例子：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.tree import export_graphviz

iris = load_iris()
X = iris.data[:, 2:]
y = iris.target

tree_clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=2)
tree_clf.fit(X, y)

3. 可视化决策树

使用export_graphviz函数将决策树导出为Graphviz格式：

export_graphviz(
        tree_clf,
        out_file=image_path("iris_tree.dot"),
        feature_names=iris.feature_names[2:],
        class_names=iris.target_names,
        rounded=True,
        filled=True
    )

然后使用Graphviz库将其可视化：

import graphviz

with open("iris_tree.dot") as f:
    dot_graph = f.read()
graphviz.Source(dot_graph)

这样就可以在Jupyter Notebook或其他Python环境中看到决策树的可视化结果了。

### 回答2：
Graphviz是一款流行的图形可视化工具，支持多种图形绘制方法。Python中通过使用Graphviz包可以轻松绘制出各种类型的图形，包括决策树。

决策树是一种常见的数据可视化方式，在分类算法和回归算法中都得到广泛应用。Python中scikit-learn库提供了决策树算法，可以很方便地生成决策树模型。Graphviz则可以用来将决策树可视化。

在使用Graphviz绘制决策树时，首先需要安装Graphviz软件，然后使用Python的“graphviz”包进行调用。Python的决策树模型可以通过sklearn.tree中的DecisionTreeClassifier类来构建，然后通过graphviz包的export_graphviz()方法将模型转换为Graphviz对象，最终使用Graphviz工具将对象转换为图形。

下面是一个基本的Python示例代码，用于绘制简单的决策树：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz
import graphviz

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X, y)

dot_data = export_graphviz(clf, out_file=None)
graph = graphviz.Source(dot_data)
graph.render("iris")

导入数据和建模是常见的建模步骤，接下来使用export_graphviz()方法将模型导出为Graphviz对象，最后使用Source库将这个对象的表示打印为一个PDF文件。可以看到，决策树的每个节点都被标示为一个矩形框，其中包含有关该节点的信息，例如分类变量和拆分点。边表示决策树分支，具体表示分支条件。

总之，使用Graphviz绘制决策树具有非常广泛的应用场景，如分类算法和回归算法，特别适用于数据分析和数据可视化领域。对于Python用户，使用graphviz包和sklearn.tree库来构建决策树和将其可视化非常容易，有助于更深入了解模型结果并为后续分析提供有价值的参考。

### 回答3：
决策树是一种非常常用的分类模型，通常情况下，我们需要通过分析节点的特征值和样本输出值的关系，来得出决策树的结构。决策树的结构通常需要用图来表示，这就需要将决策树画出来。在Python中，我们可以使用Graphviz库来绘制决策树，它支持多种绘图方案，可以生成各种类型的图表。

首先你需要安装Graphviz库和pydotplus库，这两个库是用于画图的强大工具。

然后你需要准备好一个数据集，包括数据的特征、样本输出值和分裂指标。

在使用Graphviz库之前，需要先构建决策树，最好使用sklearn库中的决策树算法进行构建。构建完成后，我们可以将树转换成Graphviz支持的格式，利用pydotplus库将其渲染成图片。

具体实现如下：

# 导入需要的库和数据集
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn import tree
import pydotplus
import os
os.environ["PATH"] += os.pathsep + 'C:/Program Files (x86)/Graphviz2.38/bin/'

# 构建决策树
iris = load_iris()
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(iris.data, iris.target)

# 将决策树转换成Graphviz支持的格式
dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file=None,
feature_names=iris.feature_names,
class_names=iris.target_names,
filled=True, rounded=True,
special_characters=True)

# 利用pydotplus将其渲染成图片
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)
graph.write_pdf("iris.pdf")

这样，就可以成功地画出一颗高清的决策树图，并保存为PDF文件，通过这个图表就可以清晰地展现你的数据集和模型。同时，由于Graphviz支持多种格式的渲染，你也可以选择其他格式保存，像PNG或JPEG。

python中graphviz画决策树

### 回答1：
在Python中，可以使用Graphviz库来绘制决策树。Graphviz是一个开源的图形可视化工具，可以用来绘制各种类型的图形，包括决策树。使用Graphviz绘制决策树需要先将决策树转换为Graphviz所支持的DOT语言格式，然后使用Graphviz库将DOT语言格式转换为图形。具体步骤如下：

1. 安装Graphviz库和pydotplus库（用于将DOT语言格式转换为图形）。

2. 将决策树转换为DOT语言格式。可以使用sklearn库中的export_graphviz函数来实现。例如：

from sklearn.tree import export_graphviz
import pydotplus

dot_data = export_graphviz(decision_tree, out_file=None, 
                           feature_names=feature_names,  
                           class_names=target_names,  
                           filled=True, rounded=True,  
                           special_characters=True)  
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)  

其中，decision_tree是已经训练好的决策树模型，feature_names是特征名称列表，target_names是目标变量名称列表。

3. 将DOT语言格式转换为图形。可以使用pydotplus库中的graph_from_dot_data函数来实现。例如：

graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)  
graph.write_png('decision_tree.png')

其中，'decision_tree.png'是输出的图形文件名。

4. 运行代码，即可生成决策树图形。

### 回答2：
Python中的Graphviz是一个绘制图形和网络图的工具包。它是基于DOT语言（一种图形描述语言）进行绘制的。它可以用于绘制各种类型的图表，包括决策树。

在Python中使用Graphviz绘制决策树通常需要两个步骤。第一步是导入必要的库，包括Graphviz和sklearn库中的DecisionTreeClassifier。第二步是使用DecisionTreeClassifier生成决策树，并使用Graphviz将决策树可视化。

以下是一些示例代码：

from sklearn import datasets
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.tree import export_graphviz
import graphviz 

# 导入鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, 2:]
y = iris.target

# 训练决策树模型
tree_clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=2)
tree_clf.fit(X, y)

# 导出决策树
export_graphviz(
        tree_clf,
        out_file="iris_tree.dot",
        feature_names=iris.feature_names[2:],
        class_names=iris.target_names,
        rounded=True,
        filled=True
    )

# 使用Graphviz绘制决策树
with open("iris_tree.dot") as f:
    dot_graph = f.read()
graphviz.Source(dot_graph)

这段代码基于鸢尾花数据集训练了一个决策树模型，并使用Graphviz将其可视化。其中，export_graphviz函数将决策树导出到一个.dot文件中。这个.dot文件可以用Graphviz进行可视化。最后，使用graphviz.Source函数将决策树渲染为图形。

graphviz包中的其他函数也可以用于调整决策树的外观和布局，例如设置节点的大小、颜色和形状、设置连接线的颜色和样式等等。

总之，使用Graphviz绘制决策树是非常简单和有用的。无论是初学者还是专业人士都可以使用Python中的Graphviz绘制漂亮并易于理解的决策树图表。

### 回答3：
Graphviz是一个开放源代码的跨平台图形语言，它提供了一种描述图形的语言，通过这个语言可以在各种系统下生成类似流程图、树状图、组织结构图等多种图形。

Python中，我们可以使用graphviz来画决策树。先安装graphviz的库，可以使用pip命令进行安装。安装完成后，我们需要在Python中导入graphviz库。

进行决策树绘图的主要步骤如下：

1. 使用sklearn库中的tree模块建立一个决策树，例如：

from sklearn import tree
clf = tree.DecisionTreeClassifier()

2. 使用fit函数训练我们的决策树，例如：

clf.fit(X_train, y_train)

3. 将决策树生成指定格式的文本，例如：

from sklearn.tree import export_graphviz
dot_data = export_graphviz(clf, out_file=None)

4. 将文本转化为图形格式，例如：

import graphviz
graph = graphviz.Source(dot_data)

5. 输出绘制的决策树图像，例如：

graph.render("tree")

这个时候，我们就可以在当前目录中看到一个名为“tree.pdf”的文档，里面就是通过graphviz绘制出来的决策树图像。

总之，Graphviz是一个强大的绘制决策树的工具，借助Python，我们可以轻松地使用Graphviz来绘制和显示决策树，有效地理解决策树模型的决策过程。