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引言人工智能（AI）已经渗透到我们日常生活的方方面面，从帮助我们进行决策，到提高我们的工作效率，甚至改变我们的社交方式。在这个演示练习中，我们将通过一个简单的AI应用来了解其工作原理。材料准备为了完成这个演示练习，你需要以下材料：一台装有Python环境和相关库的电脑互联网连接（用于下载和更新数据）一个文本编辑器或集成开发环境（IDE）练习步骤项目安装与设置首先，你需要从互联网上下载并安装一个名为“Scikit-learn”的Python库。这个库包含了许多用于机器学习的算法和工具。安装完成后，你可以通过在命令行输入来验证它的安装是否成功数据收集下一步是收集数据。在这个演示中，我们将使用一个名为“Iris”的数据集，它包含了150个样本，每个样本有四个特征：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。这些特征可以用来预测样本属于哪一种鸢尾花（Setosa、Versicolour或Virginica）。你可以通过来加载这个数据集数据预处理加载数据后，你需要对数据进行预处理。在这个阶段，你需要对数据进行清理、转换和标准化。提供了一些工具来帮助你完成这些任务模型训练接下来，你可以选择一个机器学习模型来训练你的数据。在这个演示中，我们将使用一个简单的决策树分类器。你可以通过来创建一个新的决策树分类器。然后，你可以使用方法来训练你的模型模型评估训练完成后，你需要评估你的模型的性能。你可以使用方法来计算模型在测试集上的准确率预测最后，你可以使用你的模型来预测新的数据。你可以通过将新数据输入到模型的方法中来实现这一点示例代码以下是一段示例代码，它展示了如何使用Scikit-learn来训练一个决策树分类器：这个示例展示了如何使用Scikit-learn库从一个简单的数据集中训练一个决策树分类器，并评估其准确性。通过这个练习，你应该能够了解人工智能的基本步骤和方法。