1. Installation
```
pip installera scikit-learn
```
2. Data
```
från sklearn.datasets import load_iris
iris =load_iris()
print(iris.data.shape) # (150, 4)
print(iris.target) # [0 0 0 ... 1 1 1]
```
3. Dela upp data
```
från sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test =train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.25)
```
4. Skapa modell
```
från sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
clf =DecisionTreeClassifier()
```
5. Utbildning
```
clf.fit(X_train, y_train)
```
6. Förutsägelse
```
y_pred =clf.predict(X_test)
```
7. Noggrannhet
```
från sklearn.metrics import accuracy_score
poäng =precision_score(y_test, y_pred)
print(poäng) # 0,96
```
