```
pip installa scikit-learn
```
2. Dati
```
da sklearn.datasets importa load_iris
iride =carica_iride()
print(iris.data.shape) # (150, 4)
print(iris.target) # [0 0 0 ... 1 1 1]
```
3. Suddivisione dei dati
```
da sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test =train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.25)
```
4. Crea modello
```
da sklearn.tree importa DecisionTreeClassifier
clf =DecisionTreeClassifier()
```
5. Formazione
```
clf.fit(treno_X, treno_y)
```
6. Previsione
```
y_pred =clf.predict(X_test)
```
7. Precisione
```
da sklearn.metrics importa accuratezza_score
punteggio =punteggio_accuratezza(y_test, y_pred)
print(punteggio) # 0.96
```
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