决策树可视化在jupyter里面如何设置大小

在Jupyter Notebook中使用决策树进行可视化并调整其大小，通常会涉及到使用像`plotly`、`graphviz` 或 `sklearn` 中的`export_graphviz`等库配合`matplotlib`或`seaborn`。以下是一个简单的步骤：

1. **安装所需库**：
- 如果还没有安装，可以使用`pip install plotly graphviz scikit-learn`。

2. **导入必要的模块**：

   import sklearn.tree
   from sklearn.datasets import load_iris
   import graphviz
   import matplotlib.pyplot as plt

3. **加载数据并构建模型**：

   iris = load_iris()
   classifier = sklearn.tree.DecisionTreeClassifier()
   classifier.fit(iris.data, iris.target)

4. **将决策树转换为dot文件**：

   dot_data = sklearn.tree.export_graphviz(
       classifier,
       out_file=None,
       feature_names=iris.feature_names,
       class_names=iris.target_names,
       filled=True,  # 显示内部节点
       rounded=True,  # 圆角节点
   )

5. **使用Graphviz绘制并调整大小**：
使用`graphviz.Source`创建一个图形，并设置大小：

   import base64
   from io import StringIO

   output = StringIO()  # 创建一个StringIO对象用于保存绘图
   graphviz.Source(dot_data).render('tree', view=False)  # 可视化到内存
   graphviz.graph_from_dot_data(dot_data).size='8.0,6.0'  # 设置大小 (宽度 x 高度)

   with open("tree.dot", 'w') as f:
       f.write(dot_data)  # 将结果写入文件，以便外部查看或进一步处理

   img = plt.imread("tree.dot.png")  # 转换为图像
   fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))  # 设置固定大小
   ax.imshow(img)
   plt.axis("off")

这里`figsize`参数可以调整图片的大小。如果要在Jupyter Notebook中显示，可以使用`display`函数：

   display(Image.fromarray(img))