如何用scikit-learn和pandas在Python中代写拓端tecdat进行iris数据决策树分类及交叉验证？

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在本文中，我将利用Python中的决策树（用于分类）进行讲解。重点将放在基础知识和对最终决策树的理解上。

首先，进行一些导入操作：

pythonfrom __future__ import print_functionimport osimport imp

在这篇文章中，我将使用python中的决策树（用于分类）。重点将放在基础知识和对最终决策树的理解上。

导入

因此，首先我们进行一些导入。

from __future__ import print_function

import os
import subprocess

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz

数据

接下来，我们需要考虑一些数据。我将使用著名的iris数据集，该数据集可对各种不同的iris类型进行各种测量。pandas和sckit-learn都可以轻松导入这些数据，我将使用pandas编写一个从csv文件导入的函数。这样做的目的是演示如何将scikit-learn与pandas一起使用。