决策树分类算法解决鸢尾花分类代码

好的，下面是使用决策树分类算法解决鸢尾花分类的 Python 代码：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建决策树分类器
clf = DecisionTreeClassifier()

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

# 打印准确率
print("Accuracy:", accuracy)

以上代码使用了 scikit-learn 中的决策树分类器，通过加载鸢尾花数据集进行训练和测试，最后计算模型的准确率。