要在Jupyter Notebook中使用决策树对象，你需要首先导入所需的库和模块。以下是一个示例，演示了如何在Jupyter Notebook中导入决策树对象：
# 导入所需的库和模块
from sklearn import datasets
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# 导入数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 创建决策树对象
clf = DecisionTreeClassifier()
# 拟合数据集
clf.fit(X, y)
# 对新样本进行预测
new_sample = [[4.9, 3.1, 1.5, 0.1]]
prediction = clf.predict(new_sample)
print(prediction)
在上述示例中，我们首先导入datasets模块和DecisionTreeClassifier类，然后使用load_iris()函数加载鸢尾花数据集。接下来，我们创建了一个决策树分类器对象clf，并使用fit()方法拟合数据集。最后，我们使用predict()方法对新样本进行预测，并将预测结果打印出来。
请注意，你需要确保已经安装了所需的库和模块。你可以使用!pip install <library_name>命令在Jupyter Notebook中安装所需的库。
