代码示例：# 导入数据集 from sklearn.datasets import load_iris# 加载数据 iris_data = load_iris()# 分类 from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris_data.data, iris_data.target, test_size=0.2)# 构建模型 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier clf =
请用python语言写一段对数据进行分类的代码
该代码示例展示了如何使用Python的sklearn库加载鸢尾花数据集，进行数据划分，并构建决策树分类模型。首先导入数据集，然后使用train_test_split进行训练集和测试集的划分，最后创建了一个DecisionTreeClassifier模型。
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