Python是一種高級(jí)編程語(yǔ)言，被廣泛用于開發(fā)各種應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)處理工具。其中，自動(dòng)分類器是一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的工具，可以根據(jù)一組已知特征對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)分類。

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# 加載數(shù)據(jù)集
iris = load_iris()
# 劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.25, random_state=42)
# 構(gòu)建決策樹模型
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)
# 預(yù)測(cè)測(cè)試集分類結(jié)果
y_pred = clf.predict(X_test)
# 計(jì)算模型精度
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print("模型精度：%0.2f" % accuracy)

以上代碼展示了如何使用Python中的scikit-learn庫(kù)來(lái)構(gòu)建一個(gè)自動(dòng)分類器。首先從庫(kù)中導(dǎo)入iris數(shù)據(jù)集，并將其劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。然后構(gòu)建一個(gè)決策樹分類器，并用訓(xùn)練集來(lái)訓(xùn)練它。最后，可以使用測(cè)試集來(lái)預(yù)測(cè)分類結(jié)果，并計(jì)算模型的精度。

自動(dòng)分類器是一種強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理工具，可以用于自動(dòng)分析和分類各種形式的數(shù)據(jù)。使用Python構(gòu)建自動(dòng)分類器可以極大地提高數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用開發(fā)的效率。