在决策树可视化期间位置参数跟随关键字参数错误答案

【问题标题】：Positional argument follows keyword argument error during decision tree visualisation在决策树可视化期间位置参数跟随关键字参数错误
【发布时间】：2020-04-04 06:20:34
【问题描述】：

我正在尝试生成决策树的可视化。但是，我收到一个我无法解决的错误。这是我的代码：

from sklearn.tree import export_graphviz
from sklearn.externals.six import StringIO
from IPython.display import Image
import pydotplus

feature_cols = ['Reason_for_absence', 'Month_of_absence']
feature_cols
dot_data = StringIO()
export_graphviz(clf, out_file=dot_data, filled=True, rounded=True, special_characters=True, feature_names = feature_cols,class_names['0', '1'])
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data.getvalue())
graph.write_png('tree.png')
Image(graph.create_png())

我收到以下错误：

File "", line 9
    export_graphviz(clf, out_file=dot_data, filled=True, rounded=True, special_characters=True, feature_names = feature_cols,class_names['0', '1'])
                                                                                                                            ^
SyntaxError: positional argument follows keyword argument

编辑：

我已经根据答案更改了代码，现在出现错误：

IndexError: list index out of range

虽然代码稍作修改：

feature_cols = ['Reason_for_absence',
 'Month_of_absence',
 'Day_of_the_week',
 'Seasons',
 'Transportation_expense',
 'Distance_from_Residence_to_Work',
 'Service_time',
 'Age',
 'Work_load_Average/day ',
 'Hit_target',
 'Disciplinary_failure',
 'Education',
 'Son',
 'Social_drinker',
 'Social_smoker',
 'Pet',
 'Weight',
 'Height',
 'Bod_mass_index',
 'Absenteeism']
dot_data = StringIO()

export_graphviz(clf, out_file=dot_data, filled=True, rounded=True, special_characters=True, feature_names = feature_cols, class_names=['0', '1'])
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data.getvalue())
graph.write_png('tree.png')
Image(graph.create_png())

【问题讨论】：

标签： python machine-learning jupyter-notebook graphviz decision-tree

【解决方案1】：

您缺少=，您应该将最后一个参数更新为class_names=['0', '1']：

export_graphviz(clf, out_file=dot_data, filled=True, rounded=True, 
    special_characters=True, 
    feature_names = feature_cols, 
    class_names=['0', '1'])

【讨论】：

现在，我的列表索引超出范围。
@HalfMartianHalfHuman 这可能和你的y有关，如果有超过2种类型的结果（多分类而不是二进制），你需要提供相同数量的class_names
其实我已经把class_names=['0', '1'])从feature_names中去掉了，可视化就生成了