要在Jupyter Notebook中使用決策樹對象，你需要首先導入所需的庫和模塊。以下是一個示例，演示了如何在Jupyter Notebook中導入決策樹對象：
# 導入所需的庫和模塊
from sklearn import datasets
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# 導入數據集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 創建決策樹對象
clf = DecisionTreeClassifier()
# 擬合數據集
clf.fit(X, y)
# 對新樣本進行預測
new_sample = [[4.9, 3.1, 1.5, 0.1]]
prediction = clf.predict(new_sample)
print(prediction)
在上述示例中，我們首先導入datasets模塊和DecisionTreeClassifier類，然后使用load_iris()函數加載鳶尾花數據集。接下來，我們創建了一個決策樹分類器對象clf，并使用fit()方法擬合數據集。最后，我們使用predict()方法對新樣本進行預測，并將預測結果打印出來。
請注意，你需要確保已經安裝了所需的庫和模塊。你可以使用!pip install <library_name>命令在Jupyter Notebook中安裝所需的庫。
