python决策树分类 导入数据集_python中使用scikit-learn和pandas决策树进行iris鸢尾花数据分类建模...

好的，听懂了。您想了解如何在 Python 中使用 scikit-learn 和 pandas 进行 iris 鸢尾花数据分类建模，对吗？那么我可以为您提供以下步骤：

1. 导入必要的库：

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

2. 加载 iris 数据集

iris_data = pd.read_csv('iris.csv')

3. 将数据集分为特征和目标变量

X = iris_data.drop('species', axis=1)
y = iris_data['species']

4. 将数据集分为训练集和测试集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

5. 实例化决策树分类器

clf = DecisionTreeClassifier()

6. 训练模型

clf.fit(X_train, y_train)

7. 预测测试集的结果

y_pred = clf.predict(X_test)

8. 计算模型的准确率

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

以上就是在 Python 中使用 scikit-learn 和 pandas 进行 iris 鸢尾花数据分类建模的步骤。希望能对您有所帮助！