python ml / sklearn / tree /基本示例

Posted 2021-05-09

from sklearn import tree

features = [[140,1],[150,0],[130,1],[152,0]]
labels = [ 0,1,0,1]

clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(features, labels)

print(clf.predict([[150,0],[112,1]]))

#features里面有4个水果的实例，分别代表2个苹果，其中数组里面第一个数据是重量，第二个是颜色
#labels输出则是水果类型，分别是苹果和橙子
#clf是一个分类函数