决策树实现鸢尾花分类

决策树是一种常用的数据挖掘和机器学习算法，特别适合于分类任务，如鸢尾花分类。决策树通过构建一系列的规则或条件来对数据进行划分，每个节点代表一个特征，每条分支代表这个特征的一个可能取值，最终到达叶节点，对应着一个预测类别。

在鸢尾花（Iris）数据集上，决策树的实现步骤大致如下：

1. **数据加载**：首先，从常用的机器学习库（如Python的scikit-learn）中加载鸢尾花数据集，这是一个包含150个样本、4个特征（花瓣长度、花瓣宽度、花萼长度、花萼宽度）以及对应三个品种（Setosa、Versicolour和Virginica）的多分类问题。

2. **数据预处理**：将数据集分为训练集和测试集。通常，我们会保留70%的数据用于训练，剩下的30%用于验证模型性能。

3. **构建决策树**：使用sklearn中的`DecisionTreeClassifier`类，设置决策树的参数，如最大深度（max_depth）、最小样本分裂（min_samples_split）等。然后调用`fit()`方法，输入训练数据和对应的标签。

4. **预测**：用构建好的决策树对测试集进行预测，得到每个样本属于哪个类别的概率。

5. **评估**：使用准确率、精确率、召回率、F1分数等指标评估模型在测试集上的表现。

6. **可视化**：如果需要，还可以使用可视化工具（如`plot_tree()`）展示决策树结构，帮助理解决策过程。