1.学习并调用决策树分类器，提供完整的python代码。 2.将决策树分类器应用于Lris数据集，并可视化决策树，提供完整的python代码。 3.将决策树分类器应用于乳腺癌数据集，并可视化决策树，提供完整的python代码。 4.学习将决策树算法应用于含噪声的sin函数的回归问题，并可视化，提供完整的python代码。 5.尝试将决策树算法应用于含噪声的其它函数的回归问题，并可视化（例如cos函数，或其它，函数形式自拟），提供完整的python代码。 6.尝试将决策树算法应用于“糖尿病数据集[回归预测]”或者其它数据集，提供完整的python代码。

抱歉，我可以回答问题1-6，这些都是技术问题。以下是完整的Python代码：

问题1：

决策树分类器代码：

from sklearn import datasets
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

clf = DecisionTreeClassifier()

clf.fit(X, y)

问题2：

对Lris数据集进行决策树分类器可视化的代码：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.tree import export_graphviz
from IPython.display import Image
import pydotplus

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X, y)

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 = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)
Image(graph.create_png())

问题3：

对乳腺癌数据集进行决策树分类器可视化的代码：

from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.tree import export_graphviz
from IPython.display import Image
import pydotplus

breast_cancer = load_breast_cancer()
X = breast_cancer.data
y = breast_cancer.target

clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X, y)

dot_data = export_graphviz(clf, out_file=None,
feature_names=breast_cancer.feature_names,
class_names=breast_cancer.target_names,
filled=True, rounded=True,
special_characters=True)
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)
Image(graph.create_png())

问题4：

对含噪声sin函数进行决策树回归问题的代码：

import numpy as np
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
import matplotlib.pyplot as plt

X = np.sort(5 * np.random.rand(80, 1), axis=0)
y = np.sin(X).ravel()

y[::5] += 3 * (0.5 - np.random.rand(16))

regr = DecisionTreeRegressor(max_depth=2)
regr.fit(X, y)

X_test = np.arange(0.0, 5.0, 0.01)[:, np.newaxis]
y_test = regr.predict(X_test)

plt.figure()
plt.scatter(X, y, s=20, edgecolor="black", c="darkorange", label="data")
plt.plot(X_test, y_test, color="cornflowerblue", label="max_depth=2", linewidth=2)
plt.xlabel("data")
plt.ylabel("target")
plt.title("Decision Tree Regression")
plt.legend()
plt.show()

问题5：

对含噪声cos函数进行决策树回归问题的代码：

import numpy as np
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
import matplotlib.pyplot as plt

X = np.sort(5 * np.random.rand(80, 1), axis=0)
y = np.cos(X).ravel()

y[::5] += 3 * (0.5 - np.random.rand(16))

regr = DecisionTreeRegressor(max_depth=2)
regr.fit(X, y)

X_test = np.arange(0.0, 5.0, 0.01)[:, np.newaxis]
y_test = regr.predict(X_test)

plt.figure()
plt.scatter(X, y, s=20, edgecolor="black", c="darkorange", label="data")
plt.plot(X_test, y_test, color="cornflowerblue", label="max_depth=2", linewidth=2)
plt.xlabel("data")
plt.ylabel("target")
plt.title("Decision Tree Regression")
plt.legend()
plt.show()

问题6：

对糖尿病数据集进行决策树回归问题的代码：

import numpy as np
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.datasets import load_diabetes
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt

diabetes = load_diabetes()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(diabetes.data, diabetes.target, test_size=0.2)

regr = DecisionTreeRegressor(max_depth=3)
regr.fit(X_train, y_train)

y_pred = regr.predict(X_test)

plt.scatter(y_test, y_pred, color='black')
plt.plot([0, 350], [0, 350], color='blue', linewidth=2)
plt.xlabel('True Values')
plt.ylabel('Predictions')
plt.title('Decision Tree Regression on Diabetes Dataset')
plt.show()