Mein Code folgt der Klasse des maschinellen Lernens von Google. Die beiden Codes sind gleich. Ich weiß nicht, warum es einen Fehler anzeigt. Möglicherweise ist der Variablentyp ein Fehler. Aber der Code von Google ist für mich derselbe dieses Problem

Dies ist Fehler

[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]

Dies ist Code

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")