鸢尾花数据集的CHAID的Python代码

鸢尾花数据集通常用于机器学习入门示例，包括CHAID决策树。在Python中，我们可以使用之前提到的`partykit`库来处理这个数据集。首先，你需要导入所需的库并加载鸢尾花数据集，例如通过`scikit-learn`。

假设你已经有了鸢尾花数据集(`iris.csv`文件)，下面是一个简单的步骤说明：

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from partykit import Dataset

# 加载数据集
data = load_iris()
df = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names)

# 将标签转换成数值以便于CHAID
labels = {'setosa': 0, 'versicolor': 1, 'virginica': 2}
df['species'] = df['species'].map(labels)

# 创建Dataset对象
iris_dataset = Dataset.from_dataframe(df, target='species')

# 构建CHAID树
chaid_tree = Tree(iris_dataset, 'species').fit()

# 打印或保存决策树结果
print(chaid_tree.show())

# 对新的样本进行分类
new_sample = [6.2, 3.4, 5.4, 2.3]  # 假设这是一个鸢尾花的新样本
classification = chaid_tree.predict([new_sample])
print(f"新样本属于：{list(iris.target_names)[classification]}")

这只是一个基础示例，实际应用中可能还需要根据需求调整预处理步骤、评估指标等。