python3.7.1（你的版本至少要3.4以上）
scikit-learn0.20.0 （你的版本至少要0.20）
graphviz0.8.4 (沒有畫不出決策樹哦，安裝**conda install python-graphviz）
numpy1.15.3,pandas0.23.4,matplotlib3.0.1,scipy1.1.0
這裡採用的資料集是sklearn中的紅酒資料集。
from sklearn import tree #匯入tree模組
from sklearn.datasets import load_wine #匯入紅酒資料集
from sklearn.model_selection import train_test_split #匯入訓練集和測試集切分包
wine = load_wine(
) wine.data
wine.data.shape
wine.target
wine.target.shape
data就是該資料集的特徵矩陣，從執行結果可以看出，該紅酒資料集一共有178條記錄，13個特徵。
特徵矩陣中有178條記錄，相對應的標籤y就有178個資料。
如果wine是一張表，應該長這樣：
這是資料集特徵列名和標籤分類
這裡選取30%作為測試集。切分好之後，訓練集有124條資料，測試集有54條資料。
clf = tree.decisiontreeclassifier(criterion="entropy") #初始化樹模型
clf = clf.fit(xtrain, ytrain) #例項化訓練集
score = clf.score(xtest, ytest) #返回**的準確度
feature_name = ['酒精','蘋果酸','灰','灰的鹼性','鎂','總酚','類黃酮','非黃烷類酚類','花青素','顏色強度','色調','od280/od315稀釋葡萄酒','脯氨酸']
import graphviz
dot_data = tree.export_graphviz(clf
,out_file=none
,feature_names= feature_name
,class_names=["琴酒","雪莉","貝爾摩德"]
#特徵重要性
到現在為止，我們已經學會建立一棵完整的決策樹了。有興趣的話，動手建立一棵屬於自己的決策樹吧~
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