name 'export_graphviz' is not defined site:blog.csdn.net
时间: 2023-10-08 12:05:16 浏览: 154
这错误提示意味着在你的代码中使用了 export_graphviz 函数,但是该函数没有被定义。
export_graphviz 是一个函数,它属于 scikit-learn 的 tree 模块,用于将决策树导出为 Graphviz 格式的文件。因此,在使用 export_graphviz 函数之前,你需要先导入相应的模块,例如:
```python
from sklearn.tree import export_graphviz
```
如果你已经导入了相应的模块但仍然出现此错误,可能是你的环境中没有正确地安装 scikit-learn 或 Graphviz 库,你可以尝试重新安装这些库来解决问题。
相关问题
Traceback (most recent call last): File "E:\bigHome\book\tree1.py", line 161, in <module> dot_data = export_graphviz(clf, out_file=None, File "E:\excavate\other\lib\site-packages\sklearn\tree\_export.py", line 859, in export_graphviz check_is_fitted(decision_tree) File "E:\excavate\other\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 1390, in check_is_fitted raise NotFittedError(msg % {"name": type(estimator).__name__}) sklearn.exceptions.NotFittedError: This DecisionTree instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator.
这个错误表示你在使用`export_graphviz`方法导出决策树图形之前没有对决策树模型进行训练。在使用`export_graphviz`方法导出决策树图形之前,你需要先对其进行训练。
你可以通过调用`fit`函数来训练决策树模型。例如,在使用`DecisionTreeClassifier`进行分类任务时,你可以这样训练模型:
```python
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.tree import export_graphviz
# 创建决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier()
# 训练决策树模型
clf.fit(X_train, y_train)
# 导出决策树图形
dot_data = export_graphviz(clf, out_file=None, ...)
```
在这里,`X_train`和`y_train`分别是训练数据集的特征和标签。调用`fit`函数后,模型会根据提供的数据进行训练,从而生成一个决策树模型。然后,你就可以使用`export_graphviz`方法导出决策树图形了。
如果你已经训练过模型,但仍然出现了这个错误,请检查是否在使用模型之前重新初始化了它。如果重新初始化了模型,则需要重新训练它。
如何使用tree.export_graphviz
很高兴能回答您的问题。关于如何使用tree.export_graphviz,您可以按照以下步骤进行:
1. 首先,您需要安装Graphviz软件包,可以在官网上下载安装,或者在终端中使用命令行安装。
2. 接下来,您需要在Python中导入sklearn.tree和Graphviz模块,代码如下:
```python
from sklearn.tree import export_graphviz
from graphviz import Source
```
3. 然后,您需要将决策树拟合到数据集中,并使用export_graphviz函数将其可视化为.dot文件,代码类似于:
```python
tree.fit(X_train, y_train)
export_graphviz(tree, out_file='tree.dot',
feature_names=X.columns, filled=True, rounded=True)
```
其中X_train和y_train表示训练集的特征和标签,X.columns表示特征名称。
4. 最后,您可以使用Source函数将.dot文件转换为可视化的决策树图像,代码如下:
```python
with open("tree.dot") as f:
dot_graph = f.read()
Source(dot_graph)
```
希望这些步骤能够帮助您使用tree.export_graphviz来可视化决策树。如果您有任何其他问题,请随时问我。