怎么制作一个决策树分类器

1、加载模块。# -*- coding: utf-8 -*-import numpy as npimport scipy as spfrom sklearn import treefrom sklearn.metrics import precision_recall_curvefrom sklearn.metrics import classification_reportfrom sklearn.cross_validation import train_test_split个别模块被别的东西取缔了，python给了我们一个提示。

3、把瘦用0代替，把胖用1代替：y = np.zeros(labels.shape)y[labels=='fat']=1

5、构造一个未训练的树状分类器：f = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='entropy')用训练集来训练这个分类器：f.fit(x_train, y_train)训练的过程，就是拟合。