graphviz使用によるグラフの可視化がエラーは出てないが表示が異なる

graphvizを使用して分類木の可視化をしたいのですがエラーは出ないのですが、True表示になってしまいます。何度やっても理解することができなかったのでどなたか助け船をお願いしたいです。Python初心者でもわかりやすいと幸いです。

True

import pandas as pd
import numpy as np

## 訓練データの読み込み
train=pd.read_csv("C:/Users/Documents/university/train.csv")
train_shape=train.shape
train["Sex"] = train["Sex"].map({"male":0,"female":1})
# EmbarkedのOne-Hotエンコーディング
train = pd.get_dummies(train, columns=['Embarked'])

## 不要な列の削除
train.drop(['PassengerId', 'Name', 'SibSp' , 'Parch' , 'Cabin', 'Fare' , 'Ticket'], axis=1, inplace=True)

# NaN の存在確認 と 除去
train2 = train.dropna()
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score


# devide train input and output
X_train = train2.drop(['Survived'], axis=1)  # X_trainはtrainのSurvived列以外
y_train = train2['Survived']  # y_trainはtrainのSurvived列

# X_trainとY_trainをtrainとvalidに分割
train_x, valid_x, train_y, valid_y = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.20, random_state=0)
import sklearn.tree as tree

# 分類木だからClassifier，Regressorもある
clf = tree.DecisionTreeClassifier(max_depth=4)

# データを用いて学習
model = clf.fit(train_x, train_y)

# graphvizによる視覚化
import pydotplus as pdp

file_name = "./tree_visualization.png"
dot_data = tree.export_graphviz(model, # 決定木オブジェクトを一つ指定する
                                out_file=None, # ファイルは介さずにGraphvizにdot言語データを渡すのでNone
                                filled=True, # Trueにすると、分岐の際にどちらのノードに多く分類されたのか色で示してくれる
                                rounded=True, # Trueにすると、ノードの角を丸く描画する。
                                feature_names=train_x.columns, # これを指定しないとチャート上で特徴量の名前が表示されない
                                class_names=['Dead','Sruvived'], # これを指定しないとチャート上で分類名が表示されない
                                special_characters=True # 特殊文字を扱えるようにする
                                )
graph = pdp.graph_from_dot_data(dot_data)
graph.write_png(file_name)