决策树算法应用案例-眼科医生判断患者隐形眼镜佩戴类型

最新推荐文章于 2024-01-11 14:28:14 发布

原创

最新推荐文章于 2024-01-11 14:28:14 发布 · 1.2k 阅读

3 ·

CC 4.0 BY-SA版权

本文介绍了如何运用决策树算法对眼科患者隐形眼镜佩戴类型进行判断。数据集来源于UCI，包括患者的年龄、眼镜处方类型、是否散光及泪腺分泌情况。通过构建决策树模型，可以辅助医生决定患者应佩戴硬材质、软材质还是不适合佩戴隐形眼镜。

转载自http://pocore.com/blog/article_492.html

原文链接

数据集来源uci
http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/lenses/

young myope no reduced no lenses

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

w15454

关注关注

0
点赞
踩
3

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

决策树算法及其应用案例

Analyst128的博客

08-20

1万+

决策树算法主要分为三类： ID3、C4.5、CART算法以ID3算法为例：对上表某图书销量进行预测. 思考:建立测试模型,各个变量数据权重?数据的转化? 重点在于：计算各个信息熵(数据预处理),可参考百度百科内容 决策树算法模块：关注点:对数据需要进行预处理,转化为结构化数据,然后进行分析处理,信息熵的计算,权重大小的比较数据的预处理模块： #数据的处理模块 fname="C:/Use...

决策树（考试版4）

qq_45889931的博客

01-02

1133

作图需要专门下载graphviz软件案例简介：本节我们将通过一个例子讲解决策树如何预测患者需要佩戴的隐形眼镜类型。使用小数据集，我们就可以利用决策树学到很多知识:眼科医生是如何判断患者需要佩戴的镜片类型；一旦理解了决策树的工作原理，我们甚至也可以帮助人们判断需要佩戴的镜片类型。 1.数据准备 隐形眼镜数据集是非常著名的数据集,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。隐形眼镜类型包括硬材质、软材质以及不适合佩戴隐形眼镜（lenses.txt）。 2.数据处理解析tab键分隔的数据行

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

机器学习——决策树算法原理及案例

热门推荐

weixin_34060741的博客

05-04

1万+

机器学习在各个领域都有广泛的应用，特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本文介绍了机器学习的相关概念、常见的算法分类和决策树模型及应用。通过一个决策树案例，着重从特征选择、剪枝等方面描述决策树的构建，讨论并研究决策树模型评估准则。最后基于 R 语言和 SPSS Modeler这两个工具，分别设计与实现了...

通俗地说决策树算法（二）实例解析

weixin_30375427的博客

07-29

294

前情提要：通俗地说决策树算法（一）基础概念介绍一. 概述上一节，我们介绍了决策树的一些基本概念，包括树的基本知识以及信息熵的相关内容，那么这次，我们就通过一个例子，来具体展示决策树的工作原理，以及信息熵在其中承担的角色。有一点得先说一下，决策树在优化过程中，有3个经典的算法，分别是ID3，C4.5，和CART。后面的算法都是基于前面算法的一些不足进行改进的，我们这次就先讲ID3算法，后面会...

参数调优：K折交叉验证与GridSearch网格搜索

m0_46388544的博客

01-27

2994

本文代码及数据集来自《Python大数据分析与机器学习商业案例实战》一、K折交叉验证在机器学习中，因为训练集和测试集的数据划分是随机的，所以有时会重复地使用数据，以便更好地评估模型的有效性，并选出最好的模型，该做法称为交叉验证。具体而言就是对原始样本数据进行切分，然后组合成为多组不同的训练集和测试集，用训练集训练模型，用测试集评估模型。某次的训练集可能是下次的测试集，故而称为交叉验证。交叉验证的方法有简单交叉验证、K折交叉验证和留一交叉验证3种。其中K折交叉验证应用较为广泛，它是指将数据集随机等分.

决策树（公式推导+举例应用）

Nie同学的博客

01-11

3096

该博客总结了决策树在决策制定中的广泛应用。决策树通过树形结构模拟决策过程，在商业、医疗等领域取得显著成果。文章深入探讨了决策树的学习思路、划分选择、剪枝处理等关键概念。实验展示了构建决策树模型的步骤，通过网格搜索选择最优超参数，并对性能进行了详细分析，强调模型在类别"Yes"上的改进空间。

使用决策树预测隐形眼镜类型第1关：使用决策树预测隐形眼镜类型 100 学习内容参考答案记录评论任务描述相关知识如何处理隐形眼镜数据集编程要求测试说明任务描述本关任务：编写一个例子讲解决策树如何预测患者需要佩戴的隐形眼镜类型。使用小数据集，我们就可以利用决策树学到很多知识：眼科医生是如何判断患者需要佩戴的镜片类型，一旦理解了决策树的工作原理，我们甚至也可以帮助人们判断需要佩戴的镜片类型。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：1.如何处理隐形眼镜数据集，2.如何使用决策树来进行预测

最新发布

04-03

对于隐形眼镜类型的预测问题，可以通过分析患者的特征（如年龄、是否有泪液分泌不足等），使用决策树模型训练并得出适合该患者的隐形眼镜类型[^1]。 --- #### 数据集描述 隐形眼镜数据集通常是一个小型的数据文件 ...

眼科数据分析：隐形眼镜类型预测

KNN)、决策树(Decision Tree)、朴素贝叶斯(Naive Bayes)、逻辑回归(Logistic Regression)、支持向量机(Support Vector Machine, SVM)等，并且将患者佩戴隐形眼镜类型的预测作为决策树和逻辑回归算法的实践案例。...

隐形眼镜数据-机器学习

03-03

机器学习，特别是决策树算法，通过分析这些特征与隐形眼镜类型之间的关系，可以构建出一个模型来自动为新患者推荐合适的隐形眼镜。决策树模型的优势在于它能以易于理解的方式解释特征的重要性，并能处理类别型和连续...

决策树算法及python实现

x_lingyun的专栏

11-08

1062

本文转载自决策树算法及python实现文中代码宜在Python2.x环境下执行对于信息增益的计算公式宜确认目录1 什么是决策树2 构建决策树2.1 构建决策树的基本步骤2.2 构建决策树例子2.2.1 使用ID3算法构建决策树2.2.1.1 信息增益的计算方法2.2.1.2 计算是否打球的经验熵2.2.1.3 计算outlook天气特征的信息增益2.2.1.4 计算temperature温度特征的信息增益2.2.1.5 计算humidity湿度特征的信息增益2.2.1.6 计算windy是否刮风的

人工智能应用实例：决策树

08-08

NULL 博文链接：https://marshal-r.iteye.com/blog/2170112

决策树概述与应用举例

08-04

决策树概述与应用举例，数据挖掘课程读书报告

决策树学习经典案例分析

11-26

这是一篇决策树学习的经典案例分析，该案例详细分析了移动客户行为特征，有利于读者掌握决策树分析思想，深入剖析决策树算法的功能特性

决策树 算法实例

mllhxn的专栏

01-20

1524

#-*- coding: utf-8 -*- ''' Created on Oct 12, 2010 Decision Tree Source Code for Machine Learning in Action Ch. 3 @author: Peter Harrington ''' from math import log import operator#训练数据集 def crea

决策树算法入门案例

MAILLIBIN的专栏

08-05

439

决策树是从样本数据中找出最优分类路线的一种方法，通过计算样本目标值的熵和输入值的熵以及某一指标能够带来的熵减程度，逐步优选出树形决策思路的节点，相对于机器学习神经网络，决策树的可解释性更好，计算量也更少。样本数据一般是类似这样：离散数据的熵可以用一下公式计算：比如本案例中样本结果的总体熵值为：分别计算各个属性的信息增益值：通过计算，我...

决策树算法与具体实例

鲜橙的思维空间

03-21

996

任务简介如图所示，数据集的X是一系列的属性值，Y是1或者-1，用决策树算法训练这样的分类模型，对于测试集这个分类模型能在Accuracy(准确率)这个指标上能尽可能的高算法原理通过选择属性对数据进行划分，使得划分之后的数据的不确定性得到下降，其中的“不确定性”以信息增益或基尼指数，或是有所惩罚的信息增益比来衡量。经过多层的划分，使得数据的不确定性降到最低，从而使得其在训练集...

14天数据分析与机器学习实践之Day11——使用sklearn构造决策树模型

qq_45817449的博客

07-25

610

14天数据分析与机器学习实践之Day11——使用sklearn构造决策树模型 sklearn官网树模型参数: criterion gini or entropy splitter best or random 前者是在所有特征中找最好的切分点后者是在部分特征中（数据量大的时候） max_features None（所有），log2，sqrt，N 特征小于50的时候一般使用所有的 max_depth 数据少或者特征少的时候可以不管这个值，如果模型样本量多，特征也多的情况下，可以尝试限制下 min_sam

【机器学习算法】决策树案例详解

莫凡的博客

12-25

5089

初识决策树 决策树是一个类似于人们决策过程的树结构，从根节点开始，每个分枝代表一个新的决策事件，会生成两个或多个分枝，每个叶子代表一个最终判定所属的类别。例如，如下是一个决策树，代表薪水大于30W的男性会买车。我们可以很容易的写出IF Else来实现决策树的判定。上述的决策树有两个特征区间，性别和年龄，最终的结果有两个类别，买和不买。信息增益信息熵表示的是不确定度。均匀分布时，...

决策树算法(2) 案例实现

qq_25628891的博客

04-21

630

决策树算法(1) 算法原理 决策树算法(2) 案例实现随机森林算法(3) 算法原理随机森林算法(4) 案例实现代码实现职业年龄收入学历是否贷款自由职业 28 5000 高中是工人 36 5500 高中否工人 42 2800 初中是白领 45 3300 小学是白领 25 10000 本科是白领 32 8000 硕士否 ...

决策树在隐形眼镜类型预测中的应用研究

隐形眼镜的预测可以帮助眼科医生根据患者的情况推荐合适的隐形眼镜类型。这不仅能提升配镜的准确性，还能减少患者在试错过程中可能面临的不适。为实现这一目标，通常会使用Python编程语言，因为它拥有强大的数据...