graph.write_pdf(“ iris.pdf”)AttributeError:“列表”对象没有属性“ write_pdf”
machine-learning
python
scikit-learn
4
0

我的代码遵循google的机器学习课程。这两个代码是相同的。我不知道为什么会显示错误。可能是变量的类型是错误。但是google的代码对我来说是相同的。问题?

这是错误

[0 1 2]
[0 1 2]
Traceback (most recent call last):
  File "/media/joyce/oreo/python/machine_learn/VisualizingADecisionTree.py", line 34, in <module>
    graph.write_pdf("iris.pdf")
AttributeError: 'list' object has no attribute 'write_pdf'
[Finished in 0.4s with exit code 1]
[shell_cmd: python -u "/media/joyce/oreo/python/machine_learn/VisualizingADecisionTree.py"]
[dir: /media/joyce/oreo/python/machine_learn]
[path: /usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/games:/usr/local/games]

这是代码

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn import tree

iris = load_iris()
test_idx = [0, 50, 100]

# training data
train_target = np.delete(iris.target, test_idx)
train_data = np.delete(iris.data, test_idx, axis=0)

# testing data
test_target = iris.target[test_idx]
test_data = iris.data[test_idx]

clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf.fit(train_data, train_target)

print test_target
print clf.predict(test_data) 

# viz code
from sklearn.externals.six import StringIO
import pydot
dot_data = StringIO()
tree.export_graphviz(clf,
        out_file=dot_data,
        feature_names=iris.feature_names,
        class_names=iris.target_names,
        filled=True, rounded=True,
        impurity=False)

graph = pydot.graph_from_dot_data(dot_data.getvalue())
graph.write_pdf("iris.pdf")
参考资料:
Stack Overflow
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共 3 个回答
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pydot.graph_from_dot_data()返回一个列表,因此请尝试:

graph = pydot.graph_from_dot_data(dot_data.getvalue())
graph[0].write_pdf("iris.pdf") 
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我认为您正在使用较新版本的python。请尝试使用pydotplus。

import pydotplus
...
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data.getvalue())
graph.write_pdf("iris.pdf")

这应该做。

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我有完全一样的问题。原来我还没有安装graphviz。一旦我做到了,它就开始起作用。

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