用python编写DecisionTreeClassifier模型

可以使用sklearn库中的DecisionTreeClassifier模型来编写决策树分类器，以下是一个简单的示例代码：

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_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=0)

# 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)

# 输出准确率
print("Accuracy:", clf.score(X_test, y_test))

这段代码使用鸢尾花数据集进行训练和测试，并输出了模型的准确率。