如何在python中可视化决策树？

我创建了一个决策树，并尝试按照answer（）在python中可视化它，但仍然不起作用：

import pandas as pd
score_v2 = pd.read_csv("C:/TEST_RF_CSV_simple.csv",encoding = "cp950")

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

score_X = score_v2
score_y = score_v2.buy_lf
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
score_X, score_y, test_size=0.3)

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
tree=DecisionTreeClassifier(criterion = 'entropy', max_depth=3, 
random_state=0)
tree.fit(X_train, y_train)
tree_1 = tree.fit(X_train, y_train)

from sklearn.tree import export_graphviz
dotfile = open("D:/dtree2.dot", 'w')
tree.export_graphviz(dtree, out_file = dotfile, feature_names = 
X.columns)
dotfile.close()

我的错误是：

AttributeError: 'DecisionTreeClassifier' object has no attribute 
'export_graphviz'

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有谁能帮我解决这个问题吗？

export\u graphviz

是sklearn.tree的函数，而不是来自分类器：

from sklearn.tree import export_graphviz
export_graphviz(tree, out_file=dotfile, feature_names=X.columns)

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可能是重复的谢谢。如果我想做，你知道如何改进吗？比如这个问题的图片。（）对不起，我不明白你的问题。从这个命令中可以得到graphviz的点文件。然后可以将其转换为png。你所说的“工作”和“改进”是什么意思。最终目标是输出决策树的图片。使用graphviz（精确地说是点）将点转换为png。看这个复制品。