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例如，输出[[0.3，0]，[0.8，1]，[1.2，1]]的类别，代码如下。
I=[[0.3，0]，[0.8，1]，[1.2，1]]
In[3]：clf.predict（test）
Out[3]：array（[0，1，1]）
通过上述输出可以看到决策树给出的分类结果是[0.3，0]类别为0；[0.8，1]类别为1；[1.2，1]类别为1。
读者可以在平面直角坐标系上画出这些点，看看分类是否合理。
读者还可以尝试下列与决策树相关的函数，看看它们具有什么功能。
In[4]：dir（clf）
Out[4]：
[……
'apply'，
'class_weight'，
'classes_'，
''，
'de_path'，
'feature_importances_'，
'fit'，
'fit_transform'，
'get_params'，
'max_depth'，
'max_features'，
'max_features_；，
'max_leaf_nodes'，
'min_impurity_split'，
'min_samples_leaf'，
'mi'，
'mi_fra_leaf'，
'n_classes_'，
'ures_'，
'n_outputs_'，
'predict'，
&#_proba'，
'predict_proba'，
'presort'，
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