决策树算法python代码

下面是一个简单的决策树算法的 Python 代码：

from sklearn import tree

# 创建训练数据集
X = [[0, 0], [1, 1]]
y = [0, 1]

# 创建决策树模型
clf = tree.DecisionTreeClassifier()

# 训练模型
clf = clf.fit(X, y)

# 预测新数据
print(clf.predict([[2., 2.]]))

这段代码中，我们使用了 scikit-learn 库中的 `DecisionTreeClassifier` 类来创建决策树模型。我们首先创建了训练数据集 `X` 和目标变量 `y`，然后使用 `fit()` 方法训练模型。最后，我们使用 `predict()` 方法对新数据进行预测。

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决策树算法python代码示例

决策树算法的Python代码示例如下：

# 导入所需的库
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建决策树分类器
clf = DecisionTreeClassifier()

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 输出预测结果
print(y_pred)

以上代码演示了如何使用Python中的scikit-learn库实现决策树算法。首先，我们加载了鸢尾花数据集，将其分为训练集和测试集。然后，我们创建了一个决策树分类器，并使用训练集对其进行训练。最后，我们使用测试集进行预测，并输出预测结果。

决策树算法python代码简单

以下是一个简单的决策树算法的Python代码示例：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建决策树分类器
clf = DecisionTreeClassifier()

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 输出预测结果
print("预测结果: ", y_pred)

# 输出模型得分
print("模型得分: ", clf.score(X_test, y_test))

该代码使用Scikit-learn库中的DecisionTreeClassifier类实现决策树算法。它加载鸢尾花数据集，并将其划分为训练集和测试集。然后，它创建一个决策树分类器并使用训练数据拟合该模型。最后，使用测试数据进行预测并输出预测结果和模型得分。