decision tree iris
时间: 2023-09-26 13:14:20 浏览: 48
决策树是一种常用的分类算法,可以用于鸢尾花数据集的分类。下面是使用Python中的scikit-learn库实现决策树分类鸢尾花数据集的示例代码:
```python
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()
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=42)
# 创建决策树分类器
clf = DecisionTreeClassifier()
# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
```
输出结果为:
```
Accuracy: 0.9777777777777777
```
这说明我们的决策树分类器对测试集鸢尾花数据的分类准确率达到了97.8%。
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