1.导入sklearn.tree库中的DecisionTreeClassifier模块用于构建决策树模型。 2.调用sklearn中的DecisionTreeClassifier算法进行模型构建，参数：采用"熵"作为纯度度量，最大深度为5，随机数字发生器的种子为8，并将模型赋值给变量Dtc。 3.进行模型训练。

使用训练数据调用Dtc的fit()方法进行模型训练，参数为训练数据集和对应的标签数据。示例代码如下：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

Dtc = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy', max_depth=5, random_state=8)

Dtc.fit(X_train, y_train)

其中，X_train为训练数据集，y_train为对应的标签数据。

相关问题

用sklearn库中的DecisionTreeClassifier类来实现决策树算法进行多分类

分类，你需要提供训练数据和相应的标签，并使用 fit() 方法对训练数据进行训练。然后使用 predict() 方法预测测试数据，得到分类结果。下面是一个简单的示例代码:

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
X_train = [[0, 0], [1, 1], [2, 2], [3, 3]]
y_train = [0, 1, 2, 3]
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)
X_test = [[2, 2], [3, 3], [4, 4]]
y_pred = clf.predict(X_test)
print(y_pred) # 输出 [2 3 3]

这里训练数据 X_train 是一个二维数组，每个样本都有两个特征值。y_train 是训练数据的分类标签。clf 是 DecisionTreeClassifier 的实例，用于训练和预测。在 fit() 方法中传入训练数据和标签进行训练，在 predict() 方法中传入测试数据进行分类预测。最后输出预测结果 y_pred。

调用sklearn.tree.plot_tree函数绘制决策树

以下是使用sklearn.tree.plot_tree函数绘制决策树的示例代码：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.tree import plot_tree

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

# 创建决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=0)
clf.fit(X, y)

# 绘制决策树
plot_tree(clf)

运行该代码将会绘制出如下所示的决策树：

            X[3] <= 0.8
            /         \
     (class: 0)      X[2] <= 4.75
                      /         \
                 (class: 1)      (class: 2)