要查看Python生成的决策树，你可以使用以下步骤：
安装必要的库
安装`graphviz`，它是一个用于生成决策树图形的工具。
安装`pydotplus`或`graphviz`的Python接口，以便在Python中使用`graphviz`。
生成决策树
使用`sklearn`库中的`DecisionTreeClassifier`或`DecisionTreeRegressor`来生成决策树模型。
可视化决策树
使用`export_graphviz`函数将决策树导出为DOT格式。
使用`graphviz`命令行工具将DOT文件转换为PDF或其他图形格式。
导入必要的库from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn.metrics import accuracy_scorefrom sklearn.tree import export_graphvizimport pydotplusfrom IPython.display import Image加载数据集iris = load_iris（）X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split（iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=42）创建决策树模型clf = DecisionTreeClassifier（）clf.fit（X_train, y_train）可视化决策树dot_data = export_graphviz（clf, out_file=None, feature_names=iris.feature_names, class_names=iris.target_names, filled=True, rounded=True, special_characters=True）graph = pydotplus.graph_from_dot_data（dot_data）Image（graph.create_png（））
执行上述代码后，你将看到一个可视化的决策树图像。如果你没有安装`graphviz`，可以通过Anaconda进行安装，因为Anaconda环境通常预装了`graphviz`。
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