python决策树辨症分型

决策树是一种常用的机器学习算法，可以用于辨症分型等任务。在Python中，可以使用scikit-learn库来构建和训练决策树模型。下面是一个简单的示例代码：

from sklearn import tree

# 定义特征和标签
features = [[...], [...], ...]  # 特征向量的列表
labels = [...]  # 标签列表

# 创建决策树模型
model = tree.DecisionTreeClassifier()

# 训练决策树模型
model.fit(features, labels)

# 使用决策树模型进行预测
new_data = [[...], [...], ...]  # 待预测的特征向量的列表
predictions = model.predict(new_data)

以上代码中，`features`是特征向量的列表，`labels`是对应的标签列表。通过调用`tree.DecisionTreeClassifier()`创建决策树模型，再使用`fit()`方法进行训练。训练完成后，可以使用`predict()`方法对新的特征向量进行预测，得到对应的分类结果。