# 将决策树结果输出为.dot文件 dot_data = export_graphviz(clf, out_file=None, feature_names=X, class_names=y, filled=True, rounded=True, special_characters=True)

这段代码将决策树结果输出为`.dot`文件，但需要注意的是，在使用`export_graphviz`方法导出决策树图形之前，你需要先对决策树模型进行训练。

下面是一个完整的示例代码，展示了如何使用`export_graphviz`方法输出决策树图形：

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

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 创建决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier()

# 训练决策树模型
clf.fit(X, y)

# 导出决策树图形
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)

# 将图形写入文件
with open("iris_tree.dot", "w") as f:
    f.write(dot_data)

在这里，我们使用`load_iris`函数加载了鸢尾花数据集，然后创建了一个决策树模型并对其进行了训练。接着，我们使用`export_graphviz`方法将决策树图形导出为`.dot`文件，并将其写入名为`iris_tree.dot`的文件中。

需要注意的是，`export_graphviz`方法的第一个参数是已经训练好的决策树模型，而不是训练数据集。此外，`feature_names`参数是特征名称的列表，`class_names`参数是标签名称的列表，`filled`和`rounded`参数用于控制节点样式，`special_characters`参数用于控制是否转义特殊字符。