构建与可视化决策树——助您选择隐形眼镜

简介：
本教程详解如何运用决策树模型及可视化技术，帮助用户在众多选项中精准挑选最适合自己的隐形眼镜。 上一篇文章主要介绍了以下内容：决策树的简介、决策树的流程、熵的定义及计算方法、信息增益的概念及其计算方式以及依据信息增益划分数据集的方法。 本段落将以一个新的隐形眼镜数据集为基础，介绍如何构建决策树，并讲解决策树的保存与加载过程。此外还将演示如何使用已建好的决策树进行分类任务和可视化操作。鉴于前文已经详细介绍了相关知识，在此不再赘述，主要关注上述四个方面。 首先了解一下该数据集：这个数据来自UCI数据库，包含4个特征（年龄、症状、闪光情况以及泪液产生率）及一个分类标签（硬材质隐形眼镜、软材质隐形眼镜和不应配戴），为了便于处理样本进行了如下操作： - 年龄： 由于原文中没有具体提及如何对“age”进行预处理或转换，所以这部分内容保持原样。如果需要进一步说明，请提供更多信息以便详细描述。