tree.plot_tree不显示图

如果你使用 `plot_tree` 函数绘制决策树时，没有显示图像，可以尝试以下方法：

1. 确认已经正确安装了相关的 Python 库，例如 sklearn 和 matplotlib。

2. 确认已经正确导入了需要使用的库，包括 `DecisionTreeClassifier` 和 `plot_tree` 函数。

3. 确认已经正确加载了数据集，并且已经进行了必要的数据预处理。

4. 确认已经正确拟合了决策树模型，并且已经使用 `plot_tree` 函数绘制了决策树。

5. 确认已经正确调用了 `plt.show()` 函数，以显示图像。

如果你仍然无法显示图像，请检查你的代码是否有错误，并尝试调整参数以适应你的数据集。

相关问题

调用sklearn.tree.plot_tree函数绘制决策树，

以下是一个示例代码，展示如何使用sklearn.tree.plot_tree函数绘制决策树：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, plot_tree
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载Iris数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 训练决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=0)
clf.fit(X, y)

# 绘制决策树
plt.figure(figsize=(20,10))
plot_tree(clf, filled=True, feature_names=iris.feature_names, class_names=iris.target_names)
plt.show()

运行以上代码，将生成一个决策树的可视化图像。其中，plot_tree函数的参数如下：

- clf：训练好的决策树模型；
- filled：是否填充节点颜色，默认为False；
- feature_names：特征名称列表，默认为None；
- class_names：类别名称列表，默认为None。

sklearn.tree.plot_tree的参数

`sklearn.tree.plot_tree`是一个绘制决策树图形的函数。以下是该函数的一些主要参数：

- `decision_tree`：必需，决策树分类器对象，即训练好的决策树模型。

- `max_depth`：可选，整数类型，表示要绘制的树的最大深度。如果为`None`，则绘制完整的树。默认值为`None`。

- `feature_names`：可选，特征名称的列表。如果提供了特征名称，则绘制的树节点将使用特征名称而不是特征索引进行标记。

- `class_names`：可选，类别名称的列表。如果提供了类别名称，则绘制的树节点将使用类别名称而不是类别索引进行标记。

- `filled`：可选，布尔类型，表示是否要用不同的颜色对不同类别的叶子节点进行填充。默认为`False`。

- `fontsize`：可选，整数类型，表示文本的字体大小。默认值为`None`。

- `rounded`：可选，布尔类型，表示是否要将树节点绘制成圆角矩形。默认为`False`。

- `rotate`：可选，布尔类型，表示是否要将树节点旋转为水平方向。默认为`False`。

- `ax`：可选，Matplotlib轴对象。如果提供了轴对象，则在该轴上绘制树。如果未提供，则创建一个新的轴。

使用这些参数，你可以自定义绘制的决策树图形的样式和显示方式。