利用相关决策树算法构建Iris数据集的决策树并图形化显示。输出测试集分类结果的正确率和召回率。并写出代码

好的，以下是利用Python中的Scikit-learn库构建Iris数据集的决策树并图形化显示的代码：

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

# 加载Iris数据集
iris = load_iris()

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=42)

# 构建决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)

# 可视化决策树
plot_tree(clf, filled=True)

# 输出测试集分类结果的正确率和召回率
y_pred = clf.predict(X_test)
print("Accuracy score: ", accuracy_score(y_test, y_pred))
print("Recall score: ", recall_score(y_test, y_pred, average="weighted"))

代码中使用Scikit-learn库加载Iris数据集，利用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集，然后构建决策树模型。用plot_tree函数将决策树可视化，可以更加直观地了解决策树的结构。最后用accuracy_score和recall_score函数计算测试集分类结果的正确率和召回率。