决策树python代码

以下是一个简单的决策树Python代码示例：

from sklearn import tree

# 创建一个决策树分类器
clf = tree.DecisionTreeClassifier()

# 训练数据
X = [[0, 0], [1, 1]]
y = [0, 1]
clf.fit(X, y)

# 预测数据
print(clf.predict([[2., 2.]]))

这个示例中，我们首先导入了`tree`模块，然后创建了一个决策树分类器`clf`。接着，我们使用训练数据`X`和标签`y`来训练分类器。最后，我们使用`predict()`方法来预测新数据`[[2., 2.]]`的标签，并输出结果。