补全下面代码_____________________________ #导入数据集库 _____________________________ #模型选择 _____________________________ #导入决策树库 _____________________________ #导入性能指标库 _____________________________ #导入绘图库 iris = _________________ #读入数据（） X = _________________ #特征数据 前两个特征 y = _________________ #分类数据 X_train,X_test,y_train,y_test = _______________________ #划分训练集与测试集 DTC = __________________ #创建决策树模型 ___________________ #训练模型 y_predict=_________________ #用测试集数据预测样本 Accuracy=_________________ #输出测试集准确率 print(Accuracy) plt.figure() _________________________ #你可以在此处自定义特征名和标签 plot_tree(_______________________________) #画出决策树 plt.show()

#导入数据集库
from sklearn.datasets import load_iris
#模型选择
from sklearn.model_selection import train_test_split
#导入决策树库
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
#导入性能指标库
from sklearn.metrics import accuracy_score
#导入绘图库
import matplotlib.pyplot as plt

iris = load_iris() #读入数据
X = iris.data[:, :2] #特征数据 前两个特征
y = iris.target #分类数据

X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) #划分训练集与测试集

DTC = DecisionTreeClassifier() #创建决策树模型
DTC.fit(X_train, y_train) #训练模型

y_predict=DTC.predict(X_test) #用测试集数据预测样本
Accuracy=accuracy_score(y_test, y_predict) #输出测试集准确率
print(Accuracy)

plt.figure()
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号

#你可以在此处自定义特征名和标签
feature_names = iris.feature_names[:2]
class_names = iris.target_names

plot_tree(DTC, feature_names=feature_names, class_names=class_names, filled=True) #画出决策树
plt.show()