對自然界的三種花進行分類

import numpy as np

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn import tree
# 對三種花分類
# 匯入資料部分
iris = load_iris()   # 載入資料
print(iris.feature_names)   # 列印iris的特徵資料
print(iris.target_names)    # 列印iris的標籤名稱
print(iris.data[0])         # 列印iris的樣本資料
print(iris.target[0])       # 列印iris所屬的標籤用符號0,1,2分別表示setosa,versicolor和virginica
for i in range(len(iris.target)):
print("examp %d: label %s, feature %s" % (i, iris.target[i], iris.data[i]))
# 把資料分為訓練資料和測試資料
test_idx = [0, 50, 100]
# training data
train_target = np.delete(iris.target, test_idx)
train_data = np.delete(iris.data, test_idx, axis=0)
# testing data
test_target = iris.target[test_idx]
test_data = iris.data[test_idx]
# 建立乙個分類器
clf = tree.decisiontreeclassifier()
clf.fit(train_data, train_target)
print(test_target)
print(clf.predict(test_data))

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