决策树是机器学习中一种常用的可视化方法。
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简介：
一、 简介 针对我们自主构建的决策树模型，我们可以借助matplotlib库对其进行可视化呈现，具体示例请参阅下方。 该函数 `create_plot` 负责生成最终的图像，而 `Tree` 对象则代表树状结构。 若您的决策树以字典形式直接存储，则可能需要对其中的代码进行相应的调整，但整体的逻辑思路应保持不变。 此外，`retrieve_tree()` 函数用于手动生成两棵决策树，以便于我们进行测试和观察验证。
二、 实现
```python
import matplotlib.pyplot as plt
class Tree(object):
def __init__(self, node_type, category=None, feature=None,
children=None):
self.node_type = node_type
self.category = category
self.feature = feature
self.children = children if children is not None else []
def create_plot(tree):
# (此处省略绘图代码) - 绘制决策树的图形代码
plt.show()
def retrieve_tree():
# (此处省略生成树的代码) - 生成决策树的代码示例
pass # Placeholder for tree generation logic
```
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