python决策树实现鸢尾花分类

这个项目是基于 Python 编写的，使用决策树算法对鸢尾花数据集进行分类。决策树是一种常用的监督学习算法，适用于分类和回归问题。在这个项目中，我们主要关注鸢尾花分类任务。 项目介绍： 数据集： 项目使用经典的鸢尾花数据集（Iris dataset）。这个数据集包含了三个不同种类的鸢尾花（山鸢尾、变色鸢尾、维吉尼亚鸢尾）的样本数据，每个样本有四个特征（花瓣长度、花瓣宽度、花萼长度、花萼宽度）。 决策树算法： 决策树是一种树形结构，其中每个节点代表一个特征，每个分支代表一个特征取值，每个叶子节点代表一个类别。通过对数据集进行递归划分，决策树学习从输入特征到输出标签的映射。 数据预处理： 在项目中，首先对鸢尾花数据集进行加载和预处理，包括数据的划分成训练集和测试集。 模型训练： 使用训练集训练决策树模型，让模型从数据中学习特征和类别之间的关系。 模型评估： 使用测试集对训练好的决策树模型进行评估，衡量模型的分类性能。通常使用准确率、精确度、召回率等指标进行评估。 结果展示： 最后，项目展示了决策树模型对新样本进行分类的能力，通过可视化方式展示决策树的结构。 这个项目旨在演