Python代码实现的决策树算法的分类结果在哪看

Python代码实现的决策树算法的分类结果通常可以通过调用模型的 `predict` 方法来获得。例如，如果你使用 scikit-learn 库实现了决策树算法，那么你可以使用下面的代码来获取分类结果：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

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

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集的分类结果
y_pred = clf.predict(X_test)

# 打印预测结果
print(y_pred)

其中，`X_train` 和 `y_train` 是训练集的特征和标签，`X_test` 是测试集的特征，`y_pred` 就是模型对测试集进行预测得到的分类结果。