Question

我已经阅读了stackoverflow的问题，解决方案似乎是插入完整路径，但是这样做之后，它给了我名称错误。我正在使用Windows 10 python 3.7.1

这是我的代码：

from sklearn.tree import export_graphviz


export_graphviz(
        tree_clf,
        out_file = image_path("C:/Users/my_name/Desktop/iris_tree.dot"),# path where you want it to output
        feature_names=iris.feature_names[2:],
        class_names = iris.target_names,
        rounded=True,
        filled=True
)

Answer 1

image_path到底是什么？ export_graphviz接受一个名为out_file的参数，该参数可以是字符串或文件对象：

文件对象或字符串，可选（默认=无）

所以我会写：

from sklearn.tree import export_graphviz

f = open("C:/Users/my_name/Desktop/iris_tree.dot", 'w')
export_graphviz(
        tree_clf,
        out_file=f,  # path where you want it to output
        feature_names=iris.feature_names[2:],
        class_names = iris.target_names,
        rounded=True,
        filled=True
)

如果您正在关注Aurelien Geron撰写的“使用Scikit-Learn和TensorFlow进行机器学习动手”一书，那么这就是他的GitHub中image_path的定义（仍然没有按照您的意愿做，我只会使用我的第一个解决方案）：

import os

# Where to save the figures
PROJECT_ROOT_DIR = "."
CHAPTER_ID = "decision_trees"

def image_path(fig_id):
    return os.path.join(PROJECT_ROOT_DIR, "images", CHAPTER_ID, fig_id)

Answer 2

我以前有同样的问题。基于AdamGold和Jack Stevens，这就是我所做的，我将点文件转换为png（也可以将其转换为pdf）。

from sklearn.tree import export_graphviz

with open("/Users/Desktop/tree.dot", 'w') as f:
export_graphviz(tree_clf, 
                out_file = f,
                feature_names = iris.feature_names[2:],
                class_names = iris.target_names,
                rounded = True, filled = True)

# convert a dot file to a png/pdf
from graphviz import Source

dot_path = "/Users/Desktop/tree.dot"
output = Source.from_file(dot_path, format = "png") # can change png to pdf
output.view()

NameError：名称“ image_path”未定义

2 个答案: