自助法划分鸢尾花数据集

可以使用sklearn库中的train_test_split函数来划分鸢尾花数据集。具体步骤如下：

1. 导入数据集

   from sklearn.datasets import load_iris
   iris = load_iris()
   X = iris.data
   y = iris.target

2. 划分数据集

   from sklearn.model_selection import train_test_split
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

其中，test_size表示测试集所占比例，random_state表示随机种子，保证每次划分的结果一致。

3. 训练模型

   from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
   clf = DecisionTreeClassifier()
   clf.fit(X_train, y_train)

4. 预测结果

   y_pred = clf.predict(X_test)

5. 评估模型

   from sklearn.metrics import accuracy_score
   accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
   print("Accuracy:", accuracy)