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import numpy as np
from sklearn import datasets # iris 데이터를 불러오기
from sklearn import tree # 의사결정나무 모듈
from sklearn.model_selection import train_test_split # 훈련데이터와 테스트 데이터 분류할 때 필요
from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 표준화할 때 필요
iris = datasets.load_iris() # iris 데이터 로딩
X = iris.data
y = iris.target
model_tree = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='entropy', max_depth=3, random_state=0)
model_tree.fit(X, y)
model_tree.score(X, y)

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