Python Jupyter笔记本中显示决策树时出错

我的代码：

from IPython.display import Image  
from sklearn.externals.six import StringIO  
import pydotplus

dot_data = StringIO()  
tree.export_graphviz(clf, out_file=dot_data, 
                     feature_names=list(features.columns.values))  
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data.getvalue())  
Image(graph.create_png())

错误：

---------------------------------------------------------------------------
InvocationException                       Traceback (most recent call last)
<ipython-input-11-35d87411c12d> in <module>
      7                      feature_names=list(features.columns.values))  
      8 graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data.getvalue())
----> 9 Image(graph.create_png())

~\.conda\envs\myTensorflow\lib\site-packages\pydotplus\graphviz.py in <lambda>(f, prog)
   1789             self.__setattr__(
   1790                 'create_' + frmt,
-> 1791                 lambda f=frmt, prog=self.prog: self.create(format=f, prog=prog)
   1792             )
   1793             f = self.__dict__['create_' + frmt]

~\.conda\envs\myTensorflow\lib\site-packages\pydotplus\graphviz.py in create(self, prog, format)
   2024             raise InvocationException(
   2025                 'Program terminated with status: %d. stderr follows: %s' % (
-> 2026                     status, stderr_output))
   2027         elif stderr_output:
   2028             print(stderr_output)

InvocationException: Program terminated with status: 1. stderr follows: 'C:\Users\NEO' is not recognized as an internal or external command,
operable program or batch file.

---------------------------------------------------------------------------
调用异常回溯（最近一次调用上次）
在里面
7要素名称=列表（要素.列.值））
8 graph=pydotplus.graph_from_dot_data（dot_data.getvalue（））
---->9图像（graph.create_png（））
（f，prog）中的~\.conda\envs\myTensorflow\lib\site packages\pydotplus\graphviz.py
1789年自__(
1790“创建”+frmt，
->1791 lambda f=frmt，prog=self.prog:self.create（format=f，prog=prog）
1792             )
1793 f=自我.uuuu指令uuuuu['create_uuu'+frmt]
create中的~\.conda\envs\myTensorflow\lib\site packages\pydotplus\graphviz.py（self、prog、format）
2024年引发的异常(
2025'程序已终止，状态为：%d。标准如下：%s'%(
->2026年状态，标准输出）
2027年elif标准输出：
2028打印（标准输出）
调用异常：程序已终止，状态为1。stderr如下：“C:\Users\NEO”不被识别为内部或外部命令，
可操作的程序或批处理文件。

---

我还需要做什么？是否需要任何库或软件包？

对于scikit learn>0.21，您可以在不使用其他软件包的情况下绘制树：

fig=plt.figure（figsize=（25,20））
_=树。绘图树（clf，
功能名称=iris.feature名称，
class_name=iris.target_name，
填充=真）

---

请查看我的这篇帖子了解更多信息：

你能像这样试试吗

# Visualizing a Decision Tree using a Classifier (discrete variables, labels, etc.)
from matplotlib import pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier 
from sklearn import tree

# Prepare the data data
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# Fit the classifier with default hyper-parameters
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=1234)
model = clf.fit(X, y)


# 1
text_representation = tree.export_text(clf)
print(text_representation)

# if you want to save the tree...
with open("decistion_tree.log", "w") as fout:
    fout.write(text_representation)

结果:

|--- feature_2 <= 2.45
|   |--- class: 0
|--- feature_2 >  2.45
|   |--- feature_3 <= 1.75
|   |   |--- feature_2 <= 4.95
|   |   |   |--- feature_3 <= 1.65
|   |   |   |   |--- class: 1
|   |   |   |--- feature_3 >  1.65
|   |   |   |   |--- class: 2
|   |   |--- feature_2 >  4.95
|   |   |   |--- feature_3 <= 1.55
|   |   |   |   |--- class: 2
|   |   |   |--- feature_3 >  1.55
|   |   |   |   |--- feature_0 <= 6.95
|   |   |   |   |   |--- class: 1
|   |   |   |   |--- feature_0 >  6.95
|   |   |   |   |   |--- class: 2
|   |--- feature_3 >  1.75
|   |   |--- feature_2 <= 4.85
|   |   |   |--- feature_1 <= 3.10
|   |   |   |   |--- class: 2
|   |   |   |--- feature_1 >  3.10
|   |   |   |   |--- class: 1
|   |   |--- feature_2 >  4.85
|   |   |   |--- class: 2

请参阅下面的链接，以了解更多有关如何执行此操作的想法

---

这不是一个

人工智能问题，请不要发送不相关的标签（已编辑）。根据给定的代码，新错误显示：文件“”，第5行fig=plt.figure（figsize=（25,20））\u=tree.plot\u tree（clf，feature\u names=iris.feature\u names，class\u names=iris.target\u names，filled=True）^SyntaxError:无效的syntaxthank you ASH Brother它有帮助！！
# 2
fig = plt.figure(figsize=(25,20))
_ = tree.plot_tree(clf, 
                   feature_names=iris.feature_names,  
                   class_names=iris.target_names,
                   filled=True)