在机器学习的世界里，决策树是一种简单却强大的工具，而`sklearn`库提供了实现它的便捷途径！📊无论是处理分类还是回归问题，决策树都能轻松应对。今天，我们就聚焦于分类任务，看看如何用`sklearn`构建一棵属于你的决策树🌳。

首先，你需要准备好数据，确保特征和标签都已经清洗完毕。接着，导入`DecisionTreeClassifier`，这是`sklearn`中专门用于分类的决策树模型。🌲例如：

```python

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

model = DecisionTreeClassifier()

model.fit(X_train, y_train)

```

训练完成后，你还可以通过`.plot_tree()`直观地查看决策树的结构，帮助理解模型是如何做出预测的/Branches and leaves will show you the logic behind your model's decisions!💡

最后，别忘了评估模型的表现，比如使用准确率或F1分数来衡量效果。一棵好的决策树不仅能帮你解决问题，还能让你对数据有更深的理解！🎯

机器学习 sklearn 决策树