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Sklearn plot_tree图太小

Sklearn plot_tree是scikit-learn库中的一个函数，用于绘制决策树模型的可视化图形。它可以将决策树的结构以图形的形式展示出来，帮助我们更直观地理解和解释决策树模型。

决策树是一种常用的机器学习算法，它通过对数据集进行递归划分，构建一棵树形结构来进行分类或回归预测。决策树的每个内部节点表示一个特征或属性，每个叶子节点表示一个类别或数值。通过观察决策树的结构，我们可以了解到每个特征的重要性、决策路径以及预测结果的依据。

Sklearn plot_tree函数可以接受训练好的决策树模型作为输入，并生成一个可视化的决策树图。但是有时候生成的图形可能会显得太小，不够清晰，这时候我们可以通过调整参数来改变图形的大小。

在plot_tree函数中，有一个参数叫做figsize，用于指定生成图形的尺寸大小。它接受一个元组类型的参数，包含两个值，分别表示图形的宽度和高度。我们可以根据需要调整这个参数的值，来改变生成图形的大小。

下面是一个示例代码，展示了如何使用plot_tree函数生成决策树图，并设置图形的大小：

from sklearn import tree
import matplotlib.pyplot as plt

# 构建决策树模型
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
# 训练模型...

# 生成决策树图，并设置图形大小为10x10
plt.figure(figsize=(10, 10))
tree.plot_tree(clf)
plt.show()

在上面的代码中，我们首先导入了tree模块和matplotlib.pyplot模块。然后，我们构建了一个决策树分类器clf，并训练了模型（这里省略了具体的训练步骤）。接下来，我们通过调用plot_tree函数生成决策树图，并使用plt.figure函数设置图形的大小为10x10。最后，通过调用plt.show函数显示生成的图形。

需要注意的是，plot_tree函数生成的图形大小也受到matplotlib.pyplot模块的影响，如果你在使用plot_tree函数时遇到了图形大小不合适的问题，可以尝试调整matplotlib.pyplot模块中的相关参数，或者使用其他绘图工具来生成更大尺寸的图形。

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