决策树算法python代码

下面是一个简单的决策树算法的 Python 代码：

from sklearn import tree

# 创建训练数据集
X = [[0, 0], [1, 1]]
y = [0, 1]

# 创建决策树模型
clf = tree.DecisionTreeClassifier()

# 训练模型
clf = clf.fit(X, y)

# 预测新数据
print(clf.predict([[2., 2.]]))

这段代码中，我们使用了 scikit-learn 库中的 `DecisionTreeClassifier` 类来创建决策树模型。我们首先创建了训练数据集 `X` 和目标变量 `y`，然后使用 `fit()` 方法训练模型。最后，我们使用 `predict()` 方法对新数据进行预测。