1.学习并调用决策树分类器，提供完整的python代码。 2.将决策树分类器应用于Lris数据集，并可视化决策树，提供完整的python代码。 3.将决策树分类器应用于乳腺癌数据集，并可视化决策树，提供完整的python代码。 4.学习将决策树算法应用于含噪声的sin函数的回归问题，并可视化，提供完整的python代码。 5.尝试将决策树算法应用于含噪声的其它函数的回归问题，并可视化（例如cos函数，或其它，函数形式自拟），提供完整的python代码。 6.尝试将决策树算法应用于“糖尿病数据集[回归预测]”或者其它数据集，提供完整的python代码。

抱歉，我可以回答问题1-6，这些都是技术问题。以下是完整的Python代码： 问题1： 决策树分类器代码： from sklearn import datasets from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target clf = DecisionTreeClassifier() clf.fit(X, y) 问题2： 对Lris数据集进行决策树分类器可视化的代码： from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.tree import export_graphviz from IPython.display import Image import pydotplus iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target clf = DecisionTreeClassifier() clf.fit(X, y) dot_data = export_graphviz(clf, out_file=None, feature_names=iris.feature_names, class_names=iris.target_names, filled=True, rounded=True, special_characters=True) graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data) Image(graph.create_png()) 问题3： 对乳腺癌数据集进行决策树分类器可视化的代码： from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.tree import export_graphviz from IPython.display import Image import pydotplus breast_cancer = load_breast_cancer() X = breast_cancer.data y = breast_cancer.target clf = DecisionTreeClassifier() clf.fit(X, y) dot_data = export_graphviz(clf, out_file=None, feature_names=breast_cancer.feature_names, class_names=breast_cancer.target_names, filled=True, rounded=True, special_characters=True) graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data) Image(graph.create_png()) 问题4： 对含噪声sin函数进行决策树回归问题的代码： import numpy as np from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor import matplotlib.pyplot as plt X = np.sort(5 * np.random.rand(80, 1), axis=0) y = np.sin(X).ravel() y[::5] += 3 * (0.5 - np.random.rand(16)) regr = DecisionTreeRegressor(max_depth=2) regr.fit(X, y) X_test = np.arange(0.0, 5.0, 0.01)[:, np.newaxis] y_test = regr.predict(X_test) plt.figure() plt.scatter(X, y, s=20, edgecolor="black", c="darkorange", label="data") plt.plot(X_test, y_test, color="cornflowerblue", label="max_depth=2", linewidth=2) plt.xlabel("data") plt.ylabel("target") plt.title("Decision Tree Regression") plt.legend() plt.show() 问题5： 对含噪声cos函数进行决策树回归问题的代码： import numpy as np from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor import matplotlib.pyplot as plt X = np.sort(5 * np.random.rand(80, 1), axis=0) y = np.cos(X).ravel() y[::5] += 3 * (0.5 - np.random.rand(16)) regr = DecisionTreeRegressor(max_depth=2) regr.fit(X, y) X_test = np.arange(0.0, 5.0, 0.01)[:, np.newaxis] y_test = regr.predict(X_test) plt.figure() plt.scatter(X, y, s=20, edgecolor="black", c="darkorange", label="data") plt.plot(X_test, y_test, color="cornflowerblue", label="max_depth=2", linewidth=2) plt.xlabel("data") plt.ylabel("target") plt.title("Decision Tree Regression") plt.legend() plt.show() 问题6： 对糖尿病数据集进行决策树回归问题的代码： import numpy as np from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn.datasets import load_diabetes from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt diabetes = load_diabetes() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(diabetes.data, diabetes.target, test_size=0.2) regr = DecisionTreeRegressor(max_depth=3) regr.fit(X_train, y_train) y_pred = regr.predict(X_test) plt.scatter(y_test, y_pred, color='black') plt.plot([0, 350], [0, 350], color='blue', linewidth=2) plt.xlabel('True Values') plt.ylabel('Predictions') plt.title('Decision Tree Regression on Diabetes Dataset') plt.show()