ID3算法 对iris数据集分类 画树状图出来

好的，我可以为您解答这个问题。首先，我们需要准备一些工具和数据集：

1. Python编程语言
2. Scikit-learn库
3. Iris数据集

在Python中，我们可以使用Scikit-learn库中的`DecisionTreeClassifier`类来实现ID3算法，同时，它也提供了可视化决策树的工具`export_graphviz`。

下面是完整的Python代码实现：

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

# 加载Iris数据集
iris = load_iris()

# 定义决策树分类器
clf = DecisionTreeClassifier(criterion="entropy", random_state=0)

# 训练分类器
clf.fit(iris.data, iris.target)

# 导出决策树图形
export_graphviz(clf, out_file="iris_tree.dot", feature_names=iris.feature_names, class_names=iris.target_names, filled=True)

执行上述代码，会生成一个名为`iris_tree.dot`的文件，里面包含了决策树的结构信息。我们可以使用Graphviz工具将其转换为可视化图形，具体命令如下：

dot -Tpng iris_tree.dot -o iris_tree.png

执行完上述命令后，会在当前目录下生成一个名为`iris_tree.png`的文件，就是我们需要的树状图。以下是生成的树状图：