from sklearn import tree
# 第一个简单的分类器
features = [[140, 1], [130, 1], [150, 0], [170, 0]] #列表左边的变量代表水果的重量，右边的1代表表面光滑,0代表有疙瘩
labels = [0, 0, 1, 1]                               #0代表苹果，1代表橘子

clf = tree.DecisionTreeClassifier()   #创建一个分类器
clf = clf.fit(features, labels)       #给分类器定义一个规则，这里使用到fit函数代表让fit从数据中自己找到规律

print (clf.predict([155, 1]))

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