代码改错：from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.tree import export_graphviz import graphviz# 数据预处理 data = [['s', 's', 'no', 'no'], ['s', 'l', 'yes', 'yes'], ['l', 'm', 'yes', 'yes'], ['m', 'm', 'yes', 'yes'], ['l', 'm', 'yes', 'yes'], ['m', 'l', 'yes', 'yes'], ['m', 's', 'no', 'no'], ['l', 'm', 'no', 'yes'], ['m', 's', 'no', 'yes'], ['s', 's', 'yes', 'no'] ] X = [] y = [] for row in data: X.append(row[:-1]) y.append(row[-1]) le = LabelEncoder() X = le.fit_transform(X) y = le.fit_transform(y)# 生成决策树 clf = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy') clf.fit(X, y)# 可视化决策树 dot_data = export_graphviz(clf, out_file=None, feature_names=['日志密度', '好友密度', '是否使用真实头像', '账号是否真实'], class_names=['no', 'yes']) graph = graphviz.Source(dot_data) graph.render('decision_tree')

代码改错如下：

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder 
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier 
from sklearn.tree import export_graphviz 
import graphviz

# 数据预处理 
data = [['s', 's', 'no', 'no'], 
        ['s', 'l', 'yes', 'yes'], 
        ['l', 'm', 'yes', 'yes'], 
        ['m', 'm', 'yes', 'yes'], 
        ['l', 'm', 'yes', 'yes'], 
        ['m', 'l', 'yes', 'yes'], 
        ['m', 's', 'no', 'no'], 
        ['l', 'm', 'no', 'yes'], 
        ['m', 's', 'no', 'yes'], 
        ['s', 's', 'yes', 'no']] 

X = [] 
y = [] 
for row in data: 
    X.append(row[:-1]) 
    y.append(row[-1]) 

le = LabelEncoder() 
X_encoded = []
for i in range(len(X[0])):
    X_encoded.append(le.fit_transform([row[i] for row in X]))

y_encoded = le.fit_transform(y) 

# 生成决策树 
clf = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy') 
clf.fit(list(zip(*X_encoded)), y_encoded)

# 可视化决策树 
dot_data = export_graphviz(clf, out_file=None, feature_names=['日志密度', '好友密度', '是否使用真实头像', '账号是否真实'], class_names=['no', 'yes']) 
graph = graphviz.Source(dot_data) 
graph.render('decision_tree')

主要改动如下：

1. 对 X 数据进行了编码，并将编码后的数据作为决策树分类器的输入。

2. 对 y 数据进行了编码。

3. 在 clf.fit() 中传入的 X 数据为编码后的数据。

4. 在 clf.fit() 中传入的 y 数据为编码后的数据。

5. 在 list(zip(*X_encoded)) 中使用 * 号将列表解压缩，使得每个元素都作为一个参数传入 zip() 函数中。