export_graphviz咋用

export_graphviz是一个用于将决策树可视化的函数，具体用法如下：

首先，你需要先安装graphviz这个开源软件包，它可以将DOT语言转换为各种图像格式。你可以在终端中使用以下命令进行安装：

sudo apt-get install graphviz

或者在Anaconda Prompt中使用以下命令进行安装：

conda install graphviz

接下来，你需要导入相关的库和模型。例如，如果你使用Scikit-learn库构建的决策树模型，你需要导入以下库：

from sklearn.tree import export_graphviz
import graphviz

然后，你可以使用export_graphviz函数将决策树可视化为DOT语言的代码：

dot_data = export_graphviz(model, out_file=None, 
                     feature_names=feature_names,  
                     class_names=target_names,  
                     filled=True, rounded=True,  
                     special_characters=True)  

在上面的代码中，model是你构建的决策树模型，feature_names是特征的名称，target_names是目标变量的名称。

最后，你可以使用graphviz库将DOT语言的代码渲染为图像：

graph = graphviz.Source(dot_data)  
graph.render("decision_tree") 

上面的代码将决策树保存为decision_tree.pdf文件。

希望能帮到你！