Python連續分類器是一種機器學習算法，通過訓練數據集自動識別模式，用于在未知數據集中進行分類。Python連續分類器具有高度靈活性和準確性，是機器學習領域中使用最廣泛的算法之一。

使用Python連續分類器進行分類需要幾個步驟，包括導入庫、準備數據、訓練模型和預測結果。下面是一個Python代碼示例：

# 導入庫
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 準備數據
X = [[0, 0], [1, 1], [1, 0], [0, 1]]
y = [0, 1, 1, 0]
# 將數據集分為訓練集和測試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 訓練模型
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)
# 預測結果
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

在以上代碼示例中，我們首先導入了三個庫：DecisionTreeClassifier、train_test_split和accuracy_score。接下來，我們準備了一個包含四個樣本和兩個特征的數據集，其中X表示特征，y表示分類標簽。

然后，我們使用train_test_split函數將數據集分為訓練集和測試集。在此基礎上，我們實例化一個DecisionTreeClassifier對象clf，并使用fit方法在訓練集上訓練模型。

最后，我們使用predict方法對測試集進行預測，并使用accuracy_score函數計算模型的準確度。在本例中，輸出結果應該是0.5，即50%的準確度。

總的來說，Python連續分類器是一種非常有用的算法，可以幫助我們識別未知數據集中的模式，實現數據分類并做出預測。通過以上代碼示例，您可以輕松地使用Python連續分類器完成數據分類任務。