jupyter决策树怎么导入对象

要在Jupyter Notebook中使用决策树对象，你需要首先导入所需的库和模块。以下是一个示例，演示了如何在Jupyter Notebook中导入决策树对象：

# 导入所需的库和模块 from sklearn import datasets from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier  # 导入数据集 iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target  # 创建决策树对象 clf = DecisionTreeClassifier()  # 拟合数据集 clf.fit(X, y)  # 对新样本进行预测 new_sample = [[4.9, 3.1, 1.5, 0.1]] prediction = clf.predict(new_sample) print(prediction) 

在上述示例中，我们首先导入datasets模块和DecisionTreeClassifier类，然后使用load_iris()函数加载鸢尾花数据集。接下来，我们创建了一个决策树分类器对象clf，并使用fit()方法拟合数据集。最后，我们使用predict()方法对新样本进行预测，并将预测结果打印出来。

请注意，你需要确保已经安装了所需的库和模块。你可以使用!pip install <library_name>命令在Jupyter Notebook中安装所需的库。