利用决策树算法对Iris数据集构建决策树并可视化

好的，我可以为您提供一个示例代码。首先，需要安装scikit-learn库和graphviz库。

代码如下：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz
import graphviz

# 加载数据集
iris = load_iris()

# 构建决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(iris.data, iris.target)

# 可视化决策树
dot_data = export_graphviz(clf, out_file=None, 
                     feature_names=iris.feature_names,  
                     class_names=iris.target_names,  
                     filled=True, rounded=True,  
                     special_characters=True)  
graph = graphviz.Source(dot_data)  
graph.render("iris")  # 保存决策树图像

运行后会生成一个iris.pdf文件，即为决策树的可视化结果。