使用决策树预测西瓜好坏：代码示例与解释

这段代码使用构建好的决策树对一个给定实例进行预测。

instance = {'色泽': '浅白', '根蒂': '蜷缩', '敲声': '浊响', '纹理': '模糊', '脐部': '稍凹', '触感': '硬滑', '密度': 0.556, '含糖率': 0.215}

定义一个名为instance的字典，表示待预测的实例。该实例包含了西瓜的各种特征及其对应的取值。

prediction = predict(instance, decision_tree)

调用predict函数，传入待预测的实例和构建好的决策树，进行预测，并将预测结果存储在prediction变量中。

print('Predicted label:', prediction)

输出预测结果，打印预测的标签。

这段代码示例展示了如何使用决策树对一个给定实例进行预测，并解释了代码中每行语句的含义。