python决策树可视化_「决策树」| Part3—Python实现之可视化

好的，我知道了。关于Python决策树的可视化，可以使用Graphviz工具来实现。以下是一个简单的步骤：

1. 安装Graphviz包

在命令行中输入以下命令：

pip install graphviz

2. 导入必要的库

在Python代码中导入以下库：

from sklearn.tree import export_graphviz
from IPython.display import Image
import graphviz

3. 生成决策树图

使用 `export_graphviz` 函数将决策树导出为Graphviz格式，然后使用 `graphviz` 库将其可视化。

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")

其中，`clf` 是训练好的决策树模型，`iris` 是数据集，`feature_names` 是特征名称，`class_names` 是类别名称，`filled` 和 `rounded` 参数可以使图像更加美观，`special_characters` 参数指定是否允许使用特殊字符。

4. 显示决策树图

使用 `Image` 函数在Jupyter Notebook中显示生成的决策树图。

Image(filename='iris.png')

这样就可以在Jupyter Notebook中显示生成的决策树图了。

注意：如果图像无法显示，请先检查Graphviz是否正确安装并配置好环境变量。