python 决策树画图

要在Python中画决策树，可以使用scikit-learn和Graphviz库。首先，使用scikit-learn中的DecisionTreeClassifier训练决策树模型。然后，使用export_graphviz函数将模型导出为Graphviz格式。最后，使用Graphviz库中的Source函数将导出的Graphviz格式转换为图像。

以下是一个简单的例子：

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

# 加载数据集
iris = load_iris()

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

# 导出为Graphviz格式
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)

# 转换为图像
graph = Source(dot_data)
graph.render("iris")

这个例子使用了鸢尾花数据集，训练了一个决策树模型，并将其导出为Graphviz格式。最后，使用Source函数将导出的格式转换为图像，并保存为iris.pdf文件。