决策树模型代码[PPT成品+免费文案]

以下是一个简单的决策树模型的代码示例，使用Python的scikit-learn库：pptsupermarket

from sklearn.model_selection import train_test_splitPPT超级市场

from sklearn.datasets import load_irispptsupermarket*com

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifierpptsupermarket

from sklearn.metrics import accuracy_score😀PPT超级市场服务

iris = load_iris()pptsupermarket

X = iris.dataPPT超级市场

y = iris.target😀PPT超级市场服务

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)[PPT超级市场

clf = DecisionTreeClassifier() PPT超级市场

clf.fit(X_train, y_train)pptsupermarket*com

y_pred = clf.predict(X_test) PPT超级市场

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print(f"模型的准确率为 {accuracy:.2f}")pptsupermarket

上面的代码首先导入了所需的库和模块，然后加载了Iris数据集，并将其划分为训练集和测试集。接下来，创建了一个决策树分类器，并使用训练数据拟合模型。最后，使用测试集进行预测，并计算预测的准确率。这是一个简单的决策树模型的代码示例，你可以根据自己的数据和需求进行修改和扩展。😀PPT超级市场服务