Traceback (most recent call last): File "E:\bigHome\book\tree1.py", line 163, 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 estimator.

这个错误表示你在使用`export_graphviz`方法导出决策树图形之前没有对决策树模型进行训练。在使用`export_graphviz`方法导出决策树图形之前，你需要先对其进行训练。

你可以通过调用`fit`函数来训练决策树模型。例如，在使用`DecisionTreeClassifier`进行分类任务时，你可以这样训练模型：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.tree import export_graphviz

# 创建决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier()

# 训练决策树模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 导出决策树图形
dot_data = export_graphviz(clf, out_file=None, ...)

在这里，`X_train`和`y_train`分别是训练数据集的特征和标签。调用`fit`函数后，模型会根据提供的数据进行训练，从而生成一个决策树模型。然后，你就可以使用`export_graphviz`方法导出决策树图形了。

如果你已经训练过模型，但仍然出现了这个错误，请检查是否在使用模型之前重新初始化了它。如果重新初始化了模型，则需要重新训练它。

相关问题

Traceback (most recent call last): File "E:\bigHome\book\tree1.py", line 180, in <module> clf.fit(X,y) File "E:\bigHome\book\tree1.py", line 29, in fit self.root = self._build_tree(X, y, depth=0) File "E:\bigHome\book\tree1.py", line 35, in _build_tree n_samples, n_features = X.shape AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'

这个错误提示是因为你在使用决策树模型时传递了一个列表对象，而列表对象没有shape属性，不能被用于机器学习模型。

解决这个问题的方法是，将列表对象转换成Numpy数组或者Pandas数据框对象，这些对象都具有shape属性，并且可以被用于机器学习模型。例如，你可以使用以下代码将一个列表对象X转换成Numpy数组：

import numpy as np

X = np.array(X)

或者，你可以使用以下代码将一个列表对象X转换成Pandas数据框对象：

import pandas as pd

X = pd.DataFrame(X)

在转换成Numpy数组或者Pandas数据框对象之后，你就可以使用shape属性来获取对象的形状，并将它们用于机器学习模型了。请注意，在使用Scikit-learn的机器学习模型时，你需要确保你传递的对象是Numpy数组或者Pandas数据框对象，这些对象具有shape属性，可以被用于机器学习模型。

Traceback (most recent call last): File "E:\bigHome\book\tree1.py", line 142, in <module> clf._build_tree(X_train, y_train,depth=5) File "E:\bigHome\book\tree1.py", line 31, in _build_tree n_samples, n_features = X.shape AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'

这个错误通常是因为你尝试使用 `list` 类型的数据作为 `numpy` 数组来处理。在这种情况下，`list` 对象没有 `shape` 属性，因此会出现上述错误。

解决这个问题的方法是将 `list` 转换为 `numpy` 数组。你可以使用 `numpy` 库中的 `array` 函数将 `list` 转换为 `numpy` 数组。以下是一个示例：

import numpy as np

# 将 list 转换为 numpy 数组
X_train = np.array(X_train)
y_train = np.array(y_train)

在上面的示例中，我们将 `X_train` 和 `y_train` 转换为 `numpy` 数组，以便可以使用 `shape` 属性和其他 `numpy` 数组方法来处理它们。

另外，如果你使用的是 `scikit-learn` 等机器学习库来处理数据集，那么这些库通常会自动将输入数据转换为 `numpy` 数组，因此你不需要手动进行转换。