关于python:webgraphviz输出不会围绕决策树页面

以下是关于Python中使用WebGraphviz输出不会围绕决策树页面的完整攻略，包含两个示例。

关于Python中使用WebGraphviz输出不会围绕决策树页面的攻略

在Python中，我们可以使用WebGraphviz库来可视化决策树。但是，有时候我们会发现输出的决策树页面没有围绕决策树而是在页面的左上角。以下是两个示例：

1. 使用Graphviz

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz
import graphviz

iris = load_iris()
X = iris.data[:, 2:]
y = iris.target

tree_clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=2)
tree_clf.fit(X, y)

export_graphviz(
        tree_clf,
        out_file="iris_tree.dot",
        feature_names=iris.feature_names[2:],
        class_names=iris.target_names,
        rounded=True,
        filled=True
    )

with open("iris_tree.dot") as f:
    dot_graph = f.read()

graphviz.Source(dot_graph).view()

在这个示例中，我们首先使用sklearn.datasets库加载鸢尾花数据集。然后，我们使用DecisionTreeClassifier类来训练一个决策树模型。接下来，我们使用export_graphviz函数将决策树输出到iris_tree.dot文件中。最后，我们使用graphviz.Source类来可视化决策树。

2. 使用pydotplus

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz
import pydotplus
from IPython.display import Image

iris = load_iris()
X = iris.data[:, 2:]
y = iris.target

tree_clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=2)
tree_clf.fit(X, y)

dot_data = export_graphviz(
        tree_clf,
        out_file=None,
        feature_names=iris.feature_names[2:],
        class_names=iris.target_names,
        rounded=True,
        filled=True
    )

graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)
Image(graph.create_png())

在这个示例中，我们首先使用sklearn.datasets库加载鸢尾花数据集。然后我们使用DecisionTreeClassifier类来训练一个决策树模型。接下来，我们使用export_graphviz函数将决策树输出到dot_data变量中。最后，我们使用pydotplus库将dot_data转换为图像，并使用IPython库将图像显示在页面上。

结论

在Python中，我们可以使用WebGraphviz库来可视化决策树。但是，有时候我们会发现输出的决策树页面没有围绕决策树而是在页面的左上角。我们可以使用Graphviz或pydotplus库来解决这个问题。这些技术可以帮助我们更好地可视化决策树，便更好地理解模型的行为。