Question

我从Visualizing a Decision Tree - Machine Learning获得了以下代码导入numpy为np 来自sklearn.datasets import load_iris 来自sklearn导入树

iris = load_iris()
test_idx = [0, 50 , 100]

train_target = np.delete(iris.target, test_idx)
train_data = np.delete(iris.data, test_idx , axis=0)

test_target = iris.target[test_idx]
test_data = iris.data[test_idx] 

clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf.fit(train_data, train_target)

print(test_target)
print(clf.predict(test_data))

#viz_code
from sklearn.externals.six import StringIO
import pydot
dot_data = StringIO()
tree.export_graphviz(clf,
      out_file=dot_data,
      feature_names = iris.feature_names,
      class_names = iris.target_names,
      filled = True, rounded = True,
      impurity = False)
graph = pydot.graph_from_dot_data(dot_data.getvalue())
graph.write_pdf("iris.pdf")

我试图在我的python 3.5中运行它但是我得到一个错误，说图是一个列表。

Traceback (most recent call last):
  File "Iris.py", line 31, in <module>
    graph.write_pdf("iris.pdf")
AttributeError: 'list' object has no attribute 'write_pdf'
Press any key to continue . . .

为什么这里有graph列表？

Answer 1

Pydot无法在Python3中运行。您可以将Pydotplus（graph.write_pdf("iris.pdf") AttributeError: 'list' object has no attribute 'write_pdf'＆＃34;）用于python3而不是pydot。

虽然，youtube上显示的代码适用于Python2。所以，如果你使用Python2会更好。

Answer 2

我认为这是重复的，这里回答了相同的问题link

因为pydot.graph_from_dot_data返回一个列表，解决方案是：

graph = pydot.graph_from_dot_data(dot_data.getvalue())
graph[0].write_pdf("iris.pdf")

这Python 3.6.5 :: Anaconda, Inc.为我解决了问题

使用pydot创建PDF

2 个答案: