使用DecisionTreeClassifier（分类树）对sklearn自带的digits进行分类。通过metrics.accuracy_score输出分类的准确度并调整决策树参数使之分类达到较佳效果

好的，你可以按照以下步骤使用DecisionTreeClassifier对digits数据集进行分类，并输出分类准确度：

1. 导入需要的库和数据集：

from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

digits = load_digits()
X = digits.data
y = digits.target

2. 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)

3. 创建分类器并训练模型：

clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=5, min_samples_split=2, random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)

4. 对测试集进行预测并输出准确度：

y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("分类准确度为：", accuracy)

在上述代码中，我们使用了DecisionTreeClassifier分类器，并设置了max_depth和min_samples_split参数来调整决策树的深度和节点分裂的最小样本数，以达到更好的分类效果。同时，我们使用train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集，并使用accuracy_score函数输出分类准确度。

你可以尝试调整max_depth和min_samples_split参数的值，以达到更好的分类效果。同时，你也可以尝试使用其他分类器，比如RandomForestClassifier和GradientBoostingClassifier等，来进行分类并比较它们的效果。