03_使用决策树预测隐形眼镜类型

使用决策树预测隐形眼镜类型

1、实验描述

使用Python编程，输入为隐形眼镜数据集，计算所有可能的特征的信息增益，选择最优的特征值划分数据集，进而递归地构建决策树。其中为了更加直观地呈现决策树，使用Matplotlib编程将决策树可视化。最后，根据训练好的决策树执行分类，预测患者需要佩戴的隐性眼镜类型。
实验时长： 60分钟
主要步骤：
- 使用Python选择最优特征递归构建决策树
- 决策树的可视化
- 使用决策树执行分类预测

2、实验环境

Anaconda 4.3.30
Python 3.6.6
Numpy 1.13.1
Matplotlib 2.2.2
scikit-learn 0.18.2
graphviz 2.30.1

3、相关技能

Python编程
Matplotlib编程
决策树构建
决策树可视化

4、相关知识点

决策树的原理
决策树（decision
tree）是一种基本的分类与回归方法，是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象

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