sklearn 붓꽃 데이터셋 2. 결정트리 만들기

from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=5) # 20%를 테스트 셋으로 가져가겠다 model = DecisionTreeClassifier(max_depth = 4) # 깊이 4짜리 결정 트리 모델 만들기 model.fit(X_train, y_train) # 모델 학습 model.predict(X_test) # 모델로 test dataset 예측 model.score(X_test, y_test) #90%의 확률로 제대로 분류...