scikit学习中决策树的可视化

Question

我试图使用Python中的scikit learn设计一个简单的决策树（我在Windows操作系统上使用Anaconda的Ipython笔记本和Python 2.7.3），并将其可视化如下：

from pandas import read_csv, DataFrame
from sklearn import tree
from os import system

data = read_csv('D:/training.csv')
Y = data.Y
X = data.ix[:,"X0":"X33"]

dtree = tree.DecisionTreeClassifier(criterion = "entropy")
dtree = dtree.fit(X, Y)

dotfile = open("D:/dtree2.dot", 'w')
dotfile = tree.export_graphviz(dtree, out_file = dotfile, feature_names = X.columns)
dotfile.close()
system("dot -Tpng D:.dot -o D:/dtree2.png")

但是，我得到以下错误：

AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'close'

我使用以下博客文章作为参考：Blogpost link

下面的stackoverflow问题似乎对我也不起作用：Question

有人能帮我在scikit learn中可视化决策树吗？

Answer 1

^{}不返回任何内容，因此默认情况下返回None。

通过执行dotfile = tree.export_graphviz(...)操作，将覆盖先前分配给dotfile的open file对象，因此在尝试关闭文件时会出现错误（现在是None）。

要修复它，请将代码更改为

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