用python实现决策树ID3算法，对隐形眼镜类型预测

本节讲解如何预测患者需要佩戴的隐形眼镜类型。

1、使用决策树预测隐形眼镜类型的一般流程

（1）收集数据：提供的文本文件（数据来源于UCI数据库）

（2）准备数据：解析tab键分隔的数据行

（3）分析数据：快速检查数据，确保正确地解析数据内容，使用createPlot()函数绘制最终的树形图

（4）训练算法：createTree()函数

（5）测试算法：编写测试函数验证决策树可以正确分类给定的数据实例

（6）使用算法：存储数的数据结构，以使下次使用时无需重新构造树

trees.py如下：

treePlotter.py如下：

12 createPlot.ax1.annotate(nodeTxt,xy=parentPt,xycoords='axes fraction',xytext=centerPt,textcoords='axes fraction',va="center",ha="center",bbox=nodeType,arrowprops=arrow_args)

13 def createPlot():

lenses.txt如下：

运行如下：

由图看出决策树非常好地匹配了实验数据，然而这些匹配选项可能太多。我们将这种问题称之为过度匹配（overfitting）。为了减少过度匹配问题，我们可以裁剪决策树，去掉一些不必要的叶子节点。如果叶子节点只能增加少许信息，则可以删除该节点，将它并入到其他叶子节点中。

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