from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn import tree best_dt =DecisionTreeClassifier(max_depth=2,criterion='entropy',min_samples_split= 2) best_dt.fit(X_train, y_train) print (best_dt.score(X_train, y_train)) print (best_dt.score(X_test, y_test))各行代码解释

1. `from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier`: 这行代码是从sklearn库中导入决策树分类器`DecisionTreeClassifier`。

2. `from sklearn import tree`: 这行代码是导入sklearn库中的`tree`模块，用于将决策树可视化。

3. `best_dt = DecisionTreeClassifier(max_depth=2, criterion='entropy', min_samples_split=2)`: 这行代码是创建一个决策树分类器`best_dt`，并设置决策树的最大深度为2，划分标准为信息增益（entropy），最小划分样本数为2。

4. `best_dt.fit(X_train, y_train)`: 这行代码是使用训练数据`X_train`和标签数据`y_train`对决策树分类器进行训练。

5. `print(best_dt.score(X_train, y_train))`: 这行代码是输出决策树分类器在训练集上的准确率。`score()`方法是模型自带的评估函数，用于计算模型在给定数据集上的准确率。

6. `print(best_dt.score(X_test, y_test))`: 这行代码是输出决策树分类器在测试集上的准确率。

注：训练集和测试集是在之前的数据预处理中划分出来的。