采用决策树算法将鸢尾花数据二分类。

好的，下面是使用决策树算法对鸢尾花数据进行二分类的步骤：

1. 导入所需的库和数据集

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

2. 将数据集划分为训练集和测试集

# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

3. 训练决策树模型

# 创建决策树模型
model = DecisionTreeClassifier()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

4. 使用测试集评估模型性能

# 使用测试集评估模型性能
y_pred = model.predict(X_test)
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy: {:.2f}%".format(acc*100))

完成以上步骤后，我们就可以得到决策树模型在鸢尾花数据上的分类准确率了。