绘制决策树的图片可以使用sklearn.tree.plot_tree这个方法

详情可以参考官方文档：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.tree.plot_tree.html

示例代码

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.tree import plot_tree  # 树图
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifierif __name__ == '__main__':# 准备数据x_data = np.array([[1, 2, 3, 4, 5, 6],[2, 2, 3, 4, 5, 6],]).Ty_data = np.array([6, 5, 4, 3, 4, 5])# 训练一个树模型dec_tree = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy',  # “信息熵”最小化准则划分max_leaf_nodes=8,  # 最大叶子节点数min_samples_leaf=0.05)  # 叶子节点样本数量最小占比dec_tree.fit(x_data, y_data)  # 训练决策树# 开始绘图plt.figure(figsize=(14, 12))  # 指定图片大小plot_tree(dec_tree,feature_names=["x1", "x2"],filled=True,rounded=True)plt.show()

效果图：

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