Python决策树图

我试图用scikit learn实现一个决策树，然后用Graphviz可视化该树，我知道这是可视化DT的标准选择。我正在使用PyCharm、anaconda、Python 2.7和OS X El Capitan。据我所知，我已经用PIP安装了pydot和Graphviz，也直接在Pycharm中安装了它们，但无论我做什么，我都会不断得到一个“没有名为Graphviz的模块”

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn import tree
#import graphviz as gv
# uncommenting the row above produces an error
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
iris = load_iris()
clf = clf.fit(iris.data, iris.target)
with open('graph.dot', 'w') as file:
    tree.export_graphviz(clf, out_file = file)
file.close()

目前运行此代码会生成graph.dot，但我无法查看该文件。 1.如何让graphviz存储库工作？ 2.如何将图形写入PDF/PNG？我看到了一些例子，但不起作用 3.我找到了这个命令：dot-Tps filename.dot-o outfile.ps 我在哪里用的？如何验证我的OS X上是否存在点实用程序

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提前谢谢

我很确定我使用自制软件安装了graphviz，但看起来你也可以从中下载二进制文件。如果无法使pydot工作，则需要从终端运行

dot

命令，或者在脚本中使用子流程：

import subprocess
subprocess.call(['dot', '-Tpdf', 'tree.dot', '-o' 'tree.pdf'])

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您还可以使用以下代码导出为pdf

首先安装pydot2

pip install pydot2

然后可以使用以下代码：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn import tree
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
iris = load_iris()
clf = clf.fit(iris.data, iris.target)

from sklearn.externals.six import StringIO
import pydot 

dot_data = StringIO() 
tree.export_graphviz(clf, out_file=dot_data) 
graph = pydot.graph_from_dot_data(dot_data.getvalue()) 
graph.write_pdf("graph.pdf") 

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如果您的系统上没有/不需要graphviz，您也可以将.dot文件作为文本打开，并将内容复制到其中，然后为您创建和显示树

但是，结果并不是您可以保存的图片或文件，您必须为创建的每棵树手动执行此操作。对于更复杂的和/或批处理树构建，您需要在系统上使用实际数据，因此您可以从终端或直接从Python中调用

dot

程序，如maxymoo所述