graphviz决策树

Graphviz是一种开源的图形可视化工具，它可以将复杂的数据结构以图形化的方式呈现出来。决策树是一种常见的数据挖掘算法，它可以用来解决分类和回归问题。在Graphviz中，我们可以使用其专门的语言——DOT语言来绘制决策树。

下面是一个简单的Graphviz决策树的例子：

digraph DecisionTree {
    node [shape=box];
    0 [label="Outlook"];
    1 [label="Sunny"];
    2 [label="Humidity"];
    3 [label="High"];
    4 [label="Normal"];
    5 [label="Windy"];
    6 [label="False"];
    7 [label="True"];
    0 -> 1 [label="yes"];
    0 -> 2 [label="no"];
    1 -> 3 [label="yes"];
    1 -> 4 [label="no"];
    2 -> 5 [label="yes"];
    2 -> 4 [label="no"];
    5 -> 6 [label="yes"];
    5 -> 7 [label="no"];
}

这个决策树包含了一个根节点（Outlook）和五个叶子节点（Sunny，High，Normal，Windy，False和True）。其中，Outlook节点是根节点，它有两个子节点（Sunny和Humidity），每个子节点也有两个子节点，最终形成了五个叶子节点。在每个节点上，我们使用label属性来标识该节点所代表的特征或值，使用yes和no属性来指示该节点的子节点是左子树还是右子树。

我们可以使用Graphviz的命令来将DOT代码转换为图形：

dot -Tpng decision_tree.dot -o decision_tree.png

这将生成一个名为decision_tree.png的图像文件，其中包含我们绘制的决策树。