数据来源 使用来自UCI的肝病数据集http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/ILPD+(Indian+Liver+Patient+Dataset) 。该数据集包含了583个数据样本，其中有416个患肝病，167人未患肝病。每个数据样本共11个特征变量，其中一个特征变量表示是否患肝病，其中1表示患有肝病，2表示未患肝病。 相关代码 决策树可视化

UCI Machine Learning Repository是一个广泛使用的机器学习数据集资源，其中包含了各种类型的数据集，包括肝病数据集。根据您提供的信息，肝病数据集（Indian Liver Patient Dataset, ILPD）包含583个数据样本，其中416个样本患有肝病，而167个样本未患肝病。每个样本具有11个特征变量，其中一个特征变量用于表示肝病的存在，其中1代表患有肝病，2代表未患肝病。12

在进行机器学习项目时，决策树是一种常用的算法，它可以帮助我们理解数据特征与目标变量之间的关系。为了可视化决策树，我们可以使用Python中的一些库，如pandas用于数据处理，以及sklearn中的tree模块用于构建和可视化决策树。34

对于决策树的可视化，您可以使用以下代码作为参考：

from sklearn.datasets import load_wine
from sklearn import tree
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 加载数据集
wine = load_wine()
X = pd.DataFrame(wine.data, columns=wine.feature_names)
y = wine.target

# 构建决策树模型
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(X, y)

# 可视化决策树
plt.figure(figsize=(20,10))
tree.plot_tree(clf, filled=True, feature_names=wine.feature_names, class_names=wine.target_names)
plt.show()

请注意，上述代码是使用UCI的Wine数据集作为示例。您需要根据实际的肝病数据集调整代码，例如更改数据加载部分以及特征和目标变量的名称。此外，您可能还需要对决策树模型进行调参，以获得更好的性能。5