机器学习：决策树可视化的几种方法

决策树是一种常用的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。可视化决策树是理解和解释决策树模型的重要工具。在本文中，我们将介绍几种常用的方法来可视化决策树，并提供相应的源代码。

1. 使用Graphviz库可视化决策树

Graphviz是一个开源的图形可视化工具包，提供了创建和绘制图形的功能。我们可以使用Graphviz库将决策树转换为图形，并保存为图像文件或直接显示在Jupyter Notebook中。

import graphviz
from sklearn import tree

# 创建决策树模型
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
# 拟合模型
clf.fit