treeの使い方(sklearn)　決定木分析

from sklearn import tree
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

X = np.array([[5,10],[8,50],[10,20]])  # 特徴データ
Y = np.array([1, 2, 3])    # 特徴データのラベル
t = np.array([[9,20]])    # テストデータ

clf = tree.DecisionTreeClassifier()    # 決定木の定義
clf.fit(X, Y)    # 特徴データにフィッティング
print(clf.predict(t))    # テストデータを分類

plt.plot([5,8,10],[10,50,20],'o')    # 特徴データのプロット
plt.plot([9],[20],'^')    # テストデータのプロット
plt.grid(True)
plt.show()