아래의 조건에 맞춰서 코드를 작성해보며 코드에 익숙해져보겠습니다. 1.데이터셋 불러와서 훈련세트와 테스트세트로 나누기(train_test_split)2. 결정트리 모델 생성하기 (random_state는 아무거나 해도 됨)3. 하이퍼파라미터 튜닝을 위한 하이퍼파라미터 목록(딕셔너리) 만들기=> max_depth, min_samples_split4.그리드서치 cv를 이용한 교차 검증 모델 생성 후 학습5.최적의 파라미터 조합 출력6.최적의 모델을 따로 뽑아내어 테스트세트에 대한 스코어 출력해보기# 1. 데이터셋 불러와서 훈련세트와 테스트세트로 나누기 from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.model_selection import train_test_sp..