基于决策树的隐形眼镜类型预测

本文介绍了基于决策树预测隐形眼镜类型的步骤,包括数据集导入、计算香农熵、数据划分、选择根节点、构建树结构及利用树结构进行分类,并展示了如何使用Graphviz和pydotplus画出树形图。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

隐形眼镜数据集是著名的数据集,它包含很多患者眼部状况的观察条件以及医生推荐的隐形眼镜类型。隐形眼镜的类型包括硬材质、软材质以及不适合佩戴隐形眼镜。数据集如下图所示,第一列代表年龄‘age’,第二列代表医生的建议‘prescript’,第三列代表是否散光‘astigmatic’,第四列代表戴眼镜的频率‘tearRate’。

隐形眼镜数据集

 1.导入数据集,将数据集转换到列表中

fr = open('lenses.txt')
lenses = [line.strip().split('\t') for line in fr.readlines()]
lensesLabels = ['age','prescript','astigmatic','tearRate']
lenses

运行结果:
[['young', 'myope', 'no', 'reduced', 'no lenses'],
 ['young', 'myope', 'no', 'normal', 'soft'],
 ['young', 'myope', 'yes', 'reduced', 'no lenses'],
 
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