项目场景：

在机器学习框架中遇到了一个bug：安装了GraphViz模块后，在对着sklearn的决策树文档操作输出决策树模型结果时，还是爆出了如下的错误：
报错位置为：

display(Image(graph.create_png()))
graph.write_png("tree_wine-Gini.png")
graph.write_pdf("tree wine-Gini.pdf")

报错语句为：

InvocationException: GraphViz’s executables not found

原因分析：

网上很多答案告诉我们，要我们安装GraphViz模块，然而并不对！
如下，我安装了GraphViz，但是还是报错了。

所以说问题不在这，我查阅质料发现，改正这个bug的方法有一个：下文详细描述。

解决方案：

解决bug为：

InvocationException: GraphViz's executables not found

1.去graphviz.官方下载自己电脑符合的操作系统的安装包：

https://graphviz.gitlab.io/_pages/Download/Download_windows.html

2，安装的时候，记住自己安装在电脑里的位置：以我的电脑为例，我的电脑安装的路径为：

D:\Graphviz\bin

3,安装完成之后，我们去运行一下代码，看看是否可以运行成功。
4.如果还是失败，你们就需要我们手动的去指明Graphviz的位置了：
添加如下代码：

import os
os.environ["PATH"] += os.pathsep + 'D:/Graphviz/bin'

在你的机器学习模型里：

import pydotplus
from IPython.display import display,Image
import os
os.environ["PATH"] += os.pathsep + 'D:/Graphviz/bin'
graph=pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data.getvalue())
display(Image(graph.create_png()))
graph.write_png("tree_wine-Gini.png")
graph.write_pdf("tree wine-Gini.pdf")

运行结果：

完美的解决了这个bug。
在jupyter里也是好用的：

from sklearn import tree 
clf = tree. DecisionTreeClassifier ()
lenses=clf.fit(X,y)
print("training score：",clf.score(X, y) )
from six import StringIO 
dot_data = StringIO()
tree.export_graphviz(clf,out_file=dot_data,
                     feature_names=wine.feature_names,
                     class_names=wine.target_names,
                     filled=True,
                     rounded=True,
                     special_characters =True)
import pydotplus 
from IPython.display import display,Image
graph=pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data.getvalue())
import os
os.environ["PATH"] += os.pathsep + 'D:/Graphviz/bin'
display(Image(graph.create_png()))
graph.write_png("tree_wine-Gini.png")
graph.write_pdf("tree wine-Gini.pdf")