本篇文章是关于机器学习中决策树模型系列文章的第三篇，主要介绍了如何将决策树以图形化的方式进行展示和理解。通过可视化的技术，帮助读者更好地掌握和应用决策树算法。
一、简介
对于自己实现的决策树，可以使用matplotlib进行可视化展示。其中create_plot函数用于生成最终的图。如果决策树是用字典类型存储的话，则需要适当调整代码中的部分细节，但总体思路保持不变。
另外，retrieve_tree()函数是用来手工创建两棵树以供测试和查看之用。
二、实现
首先导入所需的matplotlib.pyplot库：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
```
接下来定义一个Tree类用于构建决策树的结构：
```python
class Tree(object):
def __init__(self, node_type, category=None, feature=None,
# 其他参数省略，根据需要添加
)
```
注意以上代码示例中仅展示了初始化方法的一部分。
5星
