實現與或樹算法。與或樹算法是一種對數據進行分類和預測的機器學習算法。這種算法主要用于處理分類問題，其中輸入數據被分成兩個或多個類別。與或樹算法的主要優點是它可以處理多個類別，并且可以在分類問題中提供更好的準確性。

umpy庫來生成數據集。

定義特征和類別

```portumpyp

生成特征pdomd(50,1)pdomd(50,1)

生成類別p.zeros((50,1))pes((50,1))

將特征和類別合并pcatenate((feature1, feature2), axis=1)pcatenate((class1, class2), axis=0)

與或樹算法

庫來實現與或樹算法。

```portTreeClassifier

創建與或樹分類器

創建與或樹分類器TreeClassifiertropyax_depth=2)

訓練分類器

訓練分類器

clf.fit(X, y)

預測數據

predict = clf.predict(X)

結果可視化

```portatplotlib.pyplot as plt

可視化結果

plt.scatter(feature1, feature2, c=predict)

plt.show()

umpyatplotlib庫可視化了結果。