Sklearn для начинающих

from sklearn import tree
from numpy import loadtxt
from tkinter import *
import numpy as np
from sklearn.neighbors import NearestCentroid
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
 
# Всё, что выше, - это импорт нужных библиотек
 
e1 = Entry(width = 50)
e2 = Entry(width = 50)
e3 = Entry(width = 50)
e4 = Entry(width = 50)
e5 = Entry(width = 50)
 
# Грузим данные из файла
def button_clicked():
    global dataset
    dataset = 0
    dataset = loadtxt("D:\python\iris_pt.txt", delimiter=',')
 
# Строим дерево решений (прогностическую модель)
def button_clicked_3():
    global dataset
    X = dataset[:,0:4]
    y = dataset[:,4]
    clf = tree.DecisionTreeClassifier()
    clf = clf.fit(X, y)
    dataset = clf
    
# Выводим прогноз  для нового набора данных
def button_clicked_4():
    global dataset
    
    s1 = e1.get()
    s2 = e2.get()
    s3 = e3.get()
    s4 = e4.get()
    e5.delete(first = 0, last = 255)
    e5.insert(0, str(dataset.predict([[s1,s2,s3,s4]])))
 
 
    #Грузим данные для neural
def load_neural():
    global dataset2
    dataset2 = 0
    dataset2 = loadtxt("D:\python\iris_pt.txt", delimiter=',')
    
   
# Строим модель neural
def make_neural():
    global dataset2
    X2 = dataset2[:,0:4]
    y2 = dataset2[:,4]
    clf2 = MLPClassifier(max_iter=10000)
    clf2 = clf2.fit(X2, y2)
    dataset2 = clf2
# Выводим прогноз  для нового набора данных (neural)
def make_prdctn_neural():
    global dataset2
    
    s1 = e1.get()
    s2 = e2.get()
    s3 = e3.get()
    s4 = e4.get()
    e5.delete(first = 0, last = 255)
    e5.insert(0, str(dataset2.predict([[s1,s2,s3,s4]])))
    
root=Tk()
# Ниже - реализация кнопок, на которые повешены три выше созданные функции, и полей ввода / вывода
button2 = Button(root, bg="green", text=u"Загрузить данные", command=button_clicked)
button2.pack()
button3 = Button(root, bg="green", text=u"Построить дерево", command=button_clicked_3)
button3.pack()
button4 = Button(root, bg="green", text=u"Сформировать прогноз", command=button_clicked_4)
button4.pack()
button8 = Button(root, bg="red", text=u"Загрузить данные", command=load_neural)
button8.pack()
button9 = Button(root, bg="red", text=u"Построить модель(neural)", command=make_neural)
button9.pack()
button10 = Button(root, bg="red", text=u"Сформировать прогноз (neural)", command=make_prdctn_neural)
button10.pack()
e1.pack()
e2.pack()
e3.pack()
e4.pack()
e5.pack()
 
root.mainloop()