本文介绍了如何使用Python的scikit-learn库优化决策树模型，通过鸢尾花数据集展示构建过程。讨论了参数调整、特征选择和集成学习在避免过拟合和提升模型性能中的作用，并给出了模型评估和实际应用的示例。
决策树算法优化实战
决策树是常用的机器学习算法之一，它可以根据数据构建出一棵树形结构，每个节点表示一个特征，并将数据集分裂成两个或多个子集。在本文中，我们将介绍如何使用Python中的scikit-learn库来构建和优化决策树模型，并通过一个实际案例来演示其应用。
- 数据准备
我们将使用鸢尾花数据集，该数据集包含150个样本，共有4个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度，以及3个类别：山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾。首先，我们需要导入必要的Python库并加载数据集：
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
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