Python 機器決策樹是一種常用的機器學習算法，它能幫助我們分析和處理數(shù)據(jù)，從而進行分類和預測。決策樹模型的基本原理是通過一系列的決策來預測目標變量的值，每個決策都會使得樣本數(shù)據(jù)集被劃分為更小的子集，直到最后形成一個樹形結構。下面我們以一個簡單的實例來介紹Python 機器決策樹。

# 導入庫
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn import tree
# 加載數(shù)據(jù)集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 訓練模型
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(X, y)
# 預測樣本
print(clf.predict(X))

上述代碼中，我們首先導入了必要的庫。然后利用load_iris()加載鳶尾花數(shù)據(jù)集，其中X和y分別表示樣本數(shù)據(jù)和目標變量。接下來通過tree.DecisionTreeClassifier()創(chuàng)建了一個決策樹分類器，然后通過fit()函數(shù)訓練模型。最后用predict()函數(shù)進行預測，并輸出預測結果。

除了上面的示例，我們還可以通過決策樹算法進行特征選擇，剪枝等操作。Python機器決策樹在預測精度和計算效率方面都表現(xiàn)良好，是一種非常實用的機器學習算法。