决策树读取csv文件并将置信度大于95%的节点可视化

好的，我了解了您的要求。为了实现您的需求，我们可以使用Python中的pandas库来读取csv文件并生成决策树，再使用graphviz库将置信度大于95%的节点可视化。

首先，您需要安装pandas和graphviz库。您可以使用以下命令来安装它们：

pip install pandas
pip install graphviz

然后，您可以使用以下代码来读取csv文件并生成决策树：

import pandas as pd
from sklearn import tree

# 读取csv文件
df = pd.read_csv("your_file.csv")

# 将特征和目标分开
X = df.drop(columns=["target"])
y = df["target"]

# 训练决策树模型
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(X, y)

# 生成dot文件
tree.export_graphviz(clf, out_file="tree.dot", feature_names=X.columns)

接下来，我们需要使用graphviz库将生成的dot文件转换为可视化的决策树。您可以使用以下代码来实现：

import graphviz

# 读取dot文件并生成决策树图像
with open("tree.dot") as f:
    dot_graph = f.read()
graphviz.Source(dot_graph, format="png").view()

最后，我们需要修改代码，只可视化置信度大于95%的节点。您可以使用以下代码实现：

import graphviz

# 读取dot文件并筛选出置信度大于95%的节点
with open("tree.dot") as f:
    dot_graph = f.read()
dot_graph = dot_graph.replace("class=\"edge", "class=\"edge low_confidence")
dot_lines = dot_graph.split("\n")
for i in range(len(dot_lines)):
    if "class=\"node" in dot_lines[i]:
        start = dot_lines[i].find("confidence=") + 11
        end = dot_lines[i].find(",", start)
        confidence = float(dot_lines[i][start:end])
        if confidence < 0.95:
            dot_lines[i] = dot_lines[i].replace("class=\"node", "class=\"node low_confidence")
dot_graph = "\n".join(dot_lines)

# 生成决策树图像
graphviz.Source(dot_graph, format="png").view()

这样，您就可以将置信度大于95%的节点可视化了。请将"your_file.csv"替换为您的csv文件名，并确保csv文件中的所有列都是数值型数据。