from sklearn import treefrom sklearn import datasetsfrom sklearnmodel_selection import train_test_split# 加载iris数据集iris = datasetsload_irisX = irisdata # 特征数据y = iristarget # 标签数据printSample num leny#
本算法使用决策树分类器对鸢尾花数据集进行分类，将数据集分为训练集和测试集，使用训练集训练分类器，然后使用测试集进行预测并计算准确率。决策树分类器是一种基于树结构的分类方法，通过不断划分数据集来构建一个决策树，每个叶子节点代表一种分类结果。在预测时，根据特征值依次遍历决策树，最终到达叶子节点得到分类结果。
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