不使用sklearn库将决策树的结果可视化

要将决策树的结果可视化，可以使用Graphviz软件和Python的graphviz库。下面是一个简单的示例代码：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz
import graphviz

# 加载数据集
iris = load_iris()

# 训练决策树
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(iris.data, iris.target)

# 可视化决策树
dot_data = export_graphviz(clf, out_file=None,
                           feature_names=iris.feature_names,
                           class_names=iris.target_names,
                           filled=True, rounded=True,
                           special_characters=True)
graph = graphviz.Source(dot_data)
graph.render("iris")

在这个示例中，我们使用sklearn库加载了鸢尾花数据集，并训练了一个决策树模型。然后，我们使用export_graphviz函数将决策树导出为Graphviz格式的数据，并使用graphviz库将其可视化。最后，我们使用render函数将可视化结果保存为PDF文件。