text: import pydot
  from sklearn import tree
  from sklearn.datasets import load_wine
  from sklearn.model_selection import train_test_split
  
  # ワインのデータをインポート
  wine = load_wine()
  
  # 特徴量とラベルデータを取り出す
  data = wine.data
  target = wine.target
  
  # データを分割
  X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.2, random_state=0)
  
  # 決定木をインスタンス化
  clf = tree.DecisionTreeClassifier()
  
  # 学習データから、決定木に学習をさせる
  clf = clf.fit(X_train, Y_train)
  
  # 正解率を表示
  print (clf.score(X_test, Y_test))
  
  # DOT言語でグラフを表現した、tree.dotを生成
  tree.export_graphviz(
    clf,                               # 決定木インスタンス
    feature_names=wine.feature_names,  # 特徴量の名前
    class_names=wine.target_names,     # 分類先の名前
    filled=True,                       # 最も多数を占める分類先ごとに色分け
    rounded=True,                      # 各ノードのボックスの角を丸くし、Helveticaフォントで見やすく
    out_file='tree.dot',               # 生成されるファイル名を指定
  )
  
  # tree.dotを視覚化して、画像で出力
  (graph, ) = pydot.graph_from_dot_file('tree.dot')
  graph.write_png('tree.png')
  