以下是关于Python中使用WebGraphviz输出不会围绕决策树页面的完整攻略，包含两个示例。
关于Python中使用WebGraphviz输出不会围绕决策树页面
在Python中，我们可以WebGraphviz库来可视化决策树。但是，有时候我们会发现输出的决策树页面没有围绕决策树，而是在页面的左上角。以下是两个示例：
1. 使用Graphviz
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz
import graphviz
iris = load_iris()
X = iris.data[:, 2:]
y = iris.target
tree_clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=2)
tree_clf.fit(X, y)
export_graphviz(
tree_clf,
out_file="iris_tree.dot",
feature_names=iris.feature_names[2:],
class_names=iris.target_names,
rounded=True,
filled=True
)
with open("iris_tree.dot") as f:
dot_graph = f.read()
graphviz.Source(dot_graph).view()
在这个示例中，我们首先使用sklearn.datasets库加载鸢尾花数据集。然后，我们使用DecisionTreeClassifier类来训练一个决策树模型。接下来，我们使用export_graphviz函数将决策树输出到iris_tree.dot文件中。最后，我们使用graphviz.Source类来可视化决策树。
2. 使用pydotplus“`python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz
import pydotplus
from IPython.display import Image
iris = load_iris()
X = iris.data[:, 2:]
y = iris.target
tree_clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=2)
tree_clf.fit(X, y)
dot_data = export_graphviz(
tree_clf,
out_file=None,
feature_names=iris.feature_names[2:],
class_names=iris.target_names,
rounded=True,
filled=True
)
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)
Image(graph.create_png())
“`
在这个示例中，我们首先使用sklearn.datasets库加载鸢尾花数据集。然后我们使用DecisionTreeClassifier类来训练一个决策树模型。接下来，我们使用export_graphviz函数将决策树输出到dot_data变量中。最后，我们使用pydotplus库将dot_data转换为图像，并使用IPython库将图像显示在页面上。
结论
在Python中，我们可以使用WebGraphviz库来可视化决策树。但是，有时候我们会发现输出的决策树页面没有围绕决策树，而是在页面的左上角。我们可以使用Graphviz或pydotplus库来解决这个问题。这些技术可以帮助我们更好地可视化决策树，便更好地理解模型的行为。