决策树莺尾花代码——有效学会决策树
基于决策树的鸢(yuan)尾花分类考察基于四个特征联合描述样本，构造的二叉分类决策树模型，决策树的可视化。
步骤：1. (1)导入scikit-learn内置的datasets 数据集模块
(2)导入scikit-learn内置的tree包的 DecisionTreeClassifier API接口模块
2-2. 决策树的可视化
3. 有关参数设置： Parameters 类别数=3； 绘制颜色表； 步长
4. 加载iris数据集,获取该数据集对象的data部分，以及类别标号
5. 初始化决策树分类模型实例；并基于X，y 训练集，学习CART分类树
并且详细介绍了参数的应用
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