Traceback (most recent call last): File "E:\bigHome\book\tree1.py", line 165, 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 estimato

这个错误提示显示在你运行Python代码时出现了一个NotFittedError异常，说明你尝试在没有训练决策树模型的情况下导出其可视化结果。

在sklearn库中，DecisionTreeClassifier类和DecisionTreeRegressor类是决策树模型的两个主要实现。这些类的实例需要首先使用fit方法对模型进行训练，然后才能使用export_graphviz方法导出决策树的可视化结果。

因此，你需要在使用export_graphviz方法之前，先调用fit方法对模型进行训练。以下是一个示例代码，展示如何训练决策树模型并导出其可视化结果：

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

# 加载数据集
iris = load_iris()

# 训练决策树
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(iris.data, iris.target)

# 可视化决策树
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.render("iris")

在这个示例中，我们使用sklearn库加载了鸢尾花数据集，并创建了一个DecisionTreeClassifier类的实例clf。然后，我们使用fit方法对模型进行训练。最后，我们使用export_graphviz方法将决策树导出为Graphviz格式的数据，并使用graphviz库将其可视化。