使用view显示决策树结构

如果您已经有了决策树的模型，可以使用sklearn提供的`export_graphviz`函数将决策树转化为Graphviz的格式，再使用Graphviz生成决策树的图形表示。下面是一个简单的示例代码：

from sklearn.tree import export_graphviz
import graphviz

# 假设clf是一个已经训练好的决策树模型
dot_data = export_graphviz(clf, out_file=None, 
                feature_names=['feature1', 'feature2', ...],  
                class_names=['class1', 'class2', ...],  
                filled=True, rounded=True,  
                special_characters=True)  
graph = graphviz.Source(dot_data)  
graph.view()

在上面的代码中，`feature_names`是特征名称的列表，`class_names`是类别名称的列表。`filled`和`rounded`参数设置为True可以让生成的图形更加美观，`special_characters`参数设置为True可以保留特殊字符（如<、>等）。

`graph.view()`函数可以在程序中展示生成的图形表示。如果您的程序运行在Jupyter Notebook中，可以使用`graphviz.render()`函数代替`graph.view()`函数，将图形显示在Notebook中。

请注意，生成决策树图形表示需要安装Graphviz软件，您可以从官网下载并安装它。