决策树算法python实现

好的，决策树算法在python中可以使用sklearn库进行实现。以下是一个简单的决策树分类器的例子：

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

# 加载数据集
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=42)

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

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

以上代码通过加载iris数据集，创建一个决策树分类器，训练模型，并使用测试数据集进行预测和计算准确率。你可以根据自己的数据集和需求，修改和调整参数以达到更好的效果。

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