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。

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plt.figure(figsize=(15,10)) names = ['A', 'D', 'B', 'C'] tree.plot_tree(best_dt,feature_names = X_train.columns,class_names=names,filled = True); plt.show()分行解释

这是一段 Python 代码，用于绘制决策树图像。具体解释如下：

1. `plt.figure(figsize=(15,10))`：创建一个图形对象，并设置图形的大小为宽度 15 英寸，高度 10 英寸。

2. `names = ['A', 'D', 'B', 'C']`：创建一个包含类别名称的列表，用于在决策树图中显示类别名称。

3. `tree.plot_tree(best_dt,feature_names = X_train.columns,class_names=names,filled = True)`：绘制决策树图像，其中：

- `best_dt`：表示要绘制的决策树对象；

- `feature_names = X_train.columns`：表示特征的名称；

- `class_names=names`：表示类别的名称；

- `filled = True`：表示是否填充节点的颜色。

4. `plt.show()`：显示图形。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn import tree # 生成所有测试样本点 def make_meshgrid(x, y, h=.02): x_min, x_max = x.min() - 1, x.max() + 1 y_min, y_max = y.min() - 1, y.max() + 1 xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) return xx, yy # 对测试样本进行预测，并显示 def plot_test_results(ax, clf, xx, yy, **params): Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) ax.contourf(xx, yy, Z, **params) # 载入iris数据集（只使用前面连个特征） iris = datasets.load_iris() X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(iris.data,iris.target,test_size = 0.20,random_state = 20) # 创建并训练决策树 clf = tree.DecisionTreeClassifier() # 决策树分类器 clf = clf.fit(X_train,y_train) # 生成所有测试样本点 plt.figure(dpi=200) # feature_names=iris.feature_names设置决策树中显示的特征名称 tree.plot_tree(clf,feature_names=iris.feature_names,class_names=iris.target_names) # 显示测试样本的分类结果 title = ('DecisionTreeClassifier') fig, ax = plt.subplots(figsize = (5, 5)) plt.subplots_adjust(wspace=0.4, hspace=0.4) plot_test_results(ax, clf, xx, yy, cmap=plt.cm.coolwarm, alpha=0.8) # 显示训练样本 ax.scatter(X0, X1, c=y, cmap=plt.cm.coolwarm, s=20, edgecolors='k') ax.set_xlim(xx.min(), xx.max()) ax.set_ylim(yy.min(), yy.max()) ax.set_xlabel('x1') ax.set_ylabel('x2') ax.set_xticks(()) ax.set_yticks(()) ax.set_title(title) plt.show()

这是一个使用决策树分类器对鸢尾花数据集进行训练和预测的Python代码。具体实现过程如下：

1.首先通过sklearn库中的datasets模块加载鸢尾花数据集，并使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。

2.创建一个决策树分类器，并将其与训练集进行拟合。

3.使用plot_tree函数可视化生成的决策树，其中feature_names参数设置特征名称，class_names参数表示分类标签的名称。

4.使用make_meshgrid函数生成测试样本点的网格，并使用plot_test_results函数对测试样本进行预测，并将分类结果可视化显示在网格上。

5.最后使用scatter函数将训练样本显示在图像上，并设置相关的标题、坐标轴和刻度等属性。

该代码可以帮助我们更好地理解决策树分类器的工作原理，并对其在实际应用中的表现有更深入的了解。