解决sklearn.tree导入tree报cannot import name 'tree'错误

该报错与Python、Anaconda安装状态、版本兼容性无关，核心是导入写法错误：

• 你参考的教程使用了过时的错误导入逻辑，这类写法一般是scikit-learn 0.x极早期版本的内部结构，早已在正式版本迭代中移除，不属于当前公开支持的API用法。当前正式发布的scikit-learn版本中，sklearn.tree模块下不存在名为tree的可导入对象，因此执行from sklearn.tree import tree时会触发导入错误。
• 你可以正常导入DecisionTreeClassifier，已经证明sklearn.tree模块本身安装正常、可正常调用，不存在模块损坏问题。
• 代码中用到的export_graphviz方法本身是直接挂载在sklearn.tree模块下的公开方法，不需要导入不存在的tree子对象即可调用。

• 删除错误导入行：from sklearn.tree import tree
• 调整export_graphviz的调用方式，直接从sklearn.tree导入该方法即可，修正后的完整可运行代码如下：

import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz

music_data = pd.read_csv('music.csv')
x = music_data.drop(columns=['genre'])
y = music_data['genre']

model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(x,y)

export_graphviz(model, out_file='music-recommender.dot',
                feature_names=['age','gender'],
                class_names= sorted(y.unique()),
                label='all',
                rounded=True,
                filled=True)

运行修改后的代码即可正常生成决策树可视化的.dot文件，不会再触发导入错误。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者rgd90