python graphviz画决策树

### 回答1：
Python Graphviz是一个用于绘制图形的Python库，可以用它来画决策树。首先，需要安装Graphviz和Python Graphviz库。然后，可以使用Python代码来创建决策树，并使用Graphviz库将其可视化。具体步骤如下：

1. 安装Graphviz和Python Graphviz库

可以在Graphviz官网下载安装包，然后安装。安装完成后，可以使用pip安装Python Graphviz库：

pip install graphviz

2. 创建决策树

可以使用Python的scikit-learn库来创建决策树。以下是一个简单的例子：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.tree import export_graphviz

iris = load_iris()
X = iris.data[:, 2:]
y = iris.target

tree_clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=2)
tree_clf.fit(X, y)

3. 可视化决策树

使用export_graphviz函数将决策树导出为Graphviz格式：

export_graphviz(
        tree_clf,
        out_file=image_path("iris_tree.dot"),
        feature_names=iris.feature_names[2:],
        class_names=iris.target_names,
        rounded=True,
        filled=True
    )

然后使用Graphviz库将其可视化：

import graphviz

with open("iris_tree.dot") as f:
    dot_graph = f.read()
graphviz.Source(dot_graph)

这样就可以在Jupyter Notebook或其他Python环境中看到决策树的可视化结果了。

### 回答2：
Graphviz是一款流行的图形可视化工具，支持多种图形绘制方法。Python中通过使用Graphviz包可以轻松绘制出各种类型的图形，包括决策树。

决策树是一种常见的数据可视化方式，在分类算法和回归算法中都得到广泛应用。Python中scikit-learn库提供了决策树算法，可以很方便地生成决策树模型。Graphviz则可以用来将决策树可视化。

在使用Graphviz绘制决策树时，首先需要安装Graphviz软件，然后使用Python的“graphviz”包进行调用。Python的决策树模型可以通过sklearn.tree中的DecisionTreeClassifier类来构建，然后通过graphviz包的export_graphviz()方法将模型转换为Graphviz对象，最终使用Graphviz工具将对象转换为图形。

下面是一个基本的Python示例代码，用于绘制简单的决策树：

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

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X, y)

dot_data = export_graphviz(clf, out_file=None)
graph = graphviz.Source(dot_data)
graph.render("iris")

导入数据和建模是常见的建模步骤，接下来使用export_graphviz()方法将模型导出为Graphviz对象，最后使用Source库将这个对象的表示打印为一个PDF文件。可以看到，决策树的每个节点都被标示为一个矩形框，其中包含有关该节点的信息，例如分类变量和拆分点。边表示决策树分支，具体表示分支条件。

总之，使用Graphviz绘制决策树具有非常广泛的应用场景，如分类算法和回归算法，特别适用于数据分析和数据可视化领域。对于Python用户，使用graphviz包和sklearn.tree库来构建决策树和将其可视化非常容易，有助于更深入了解模型结果并为后续分析提供有价值的参考。

### 回答3：
决策树是一种非常常用的分类模型，通常情况下，我们需要通过分析节点的特征值和样本输出值的关系，来得出决策树的结构。决策树的结构通常需要用图来表示，这就需要将决策树画出来。在Python中，我们可以使用Graphviz库来绘制决策树，它支持多种绘图方案，可以生成各种类型的图表。

首先你需要安装Graphviz库和pydotplus库，这两个库是用于画图的强大工具。

然后你需要准备好一个数据集，包括数据的特征、样本输出值和分裂指标。

在使用Graphviz库之前，需要先构建决策树，最好使用sklearn库中的决策树算法进行构建。构建完成后，我们可以将树转换成Graphviz支持的格式，利用pydotplus库将其渲染成图片。

具体实现如下：

# 导入需要的库和数据集
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn import tree
import pydotplus
import os
os.environ["PATH"] += os.pathsep + 'C:/Program Files (x86)/Graphviz2.38/bin/'

# 构建决策树
iris = load_iris()
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(iris.data, iris.target)

# 将决策树转换成Graphviz支持的格式
dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file=None,
feature_names=iris.feature_names,
class_names=iris.target_names,
filled=True, rounded=True,
special_characters=True)

# 利用pydotplus将其渲染成图片
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)
graph.write_pdf("iris.pdf")

这样，就可以成功地画出一颗高清的决策树图，并保存为PDF文件，通过这个图表就可以清晰地展现你的数据集和模型。同时，由于Graphviz支持多种格式的渲染，你也可以选择其他格式保存，像PNG或JPEG。