03_使用决策树预测隐形眼镜类型

2024年5月3日 182次阅读 来源: 奔腾游子

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

    原文作者：奔腾游子
    原文地址: https://blog.csdn.net/jintianzheng/article/details/123740068
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