【python数据挖掘课程】十九.鸢尾花数据集可视化、线性回归、决策树花样分析
鸢尾花数据集（Iris dataset）是一个经典的机器学习数据集，它包含150个样本，每个样本有4个特征（花瓣长度、花瓣宽度、萼片长度和萼片宽度），属于三种不同的鸢尾花品种：Setosa、Versicolour和Virginica。如果你想在Python中使用决策树算法（如sklearn库的`DecisionTreeClassifier`）对这个数据集进行分类，可以按照以下步骤编写代码： ```python # 导入所需的库 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data # 特征数据 y = iris.target # 类别标签 # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建决策树分类器 clf = DecisionTreeClassifier() # 使用训练数据拟合模型 clf.fit(X_train, y_train) # 预测测试集 y_pred = clf.predict(X_test) # 计算预测准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print("Accuracy:", accuracy) # 如果需要，你可以可视化决策树 # from sklearn.tree import plot_tree # plot_tree(clf, filled=True) # 这里需要matplotlib库支持 ```
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