(三)找个数据集，利用SKLearn库跑一个决策树模型； 1.加载数据集，可以使用其它任何数据集，不局限于iris； 2.划分数据集； #两种做法：1.分成训练集和测试集；2.采用K折交叉验证； 3.选择一个分类模型（线性回归、svm等），自己编写，或网上下载，或调用sklearn库，进行训练； 输出在测试集上的精度

1. 首先需要加载数据集，可以使用SKLearn库内置的数据集，例如波士顿房价数据集、手写数字数据集等。也可以使用外部数据集，需要先将数据集导入到Python环境中。
2. 接着需要将数据集划分成训练集和测试集，一般采用随机划分的方法，通常将数据集划分成70%的训练集和30%的测试集，也可以根据数据集的大小进行调整。可以使用SKLearn库中的train_test_split函数来实现数据集的划分。

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(三)找个数据集，利用SKLearn库跑一个决策树模型； 1.加载数据集，可以使用其它任何数据集，不局限于iris； 2.划分数据集； #两种做法：1.分成训练集和测试集；2.采用K折交叉验证； 3.选择一个分类模型（线性回归、svm等），自己编写，或网上下载，或调用sklearn库，进行训练； 4.输出在测试集上的精度。

1. 加载数据集：可以使用SKLearn库自带的数据集，也可以使用其他数据集。例如，我们可以使用UCI的鸢尾花数据集（Iris），通过SKLearn库中的load_iris()方法加载数据集：

from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

2. 划分数据集：我们可以使用SKLearn库中的train_test_split()方法将数据集划分为训练集和测试集。

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

这里将数据集分为70%的训练集和30%的测试集，随机种子为42，可以保证每次运行代码得到相同的结果。

(三) 找个数据集，利用SKLearn库跑一个决策树模型； 1. 加载数据集，可以使用其它任何数据集，不局限于iris； 2. 划分数据集； #两种做法：1.分成训练集和测试集；2.采用K折交叉验证； 3. 选择一个分类模型（线性回归、svm等），自己编写，或网上下载，或调用sklearn库，进行训练； 4. 输出在测试集上的精度。

1. 加载数据集可以使用SKLearn自带的数据集，也可以使用其他公开的数据集，例如Kaggle上的数据集。在加载数据集后，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值填充、特征工程等操作。
2. 划分数据集是为了将数据集分为训练集和测试集，用于模型的训练和评估。一般情况下，可以使用SKLearn库的train_test_split方法将数据集划分为训练集和测试集。在进行数据集划分时，需要注意训练集和测试集的比例，一般情况下训练集占总数据集的70%~80%左右，测试集占总数据集的20%~30%左右。