决策树 构建决策树 收集数据； 准备数据：构建标称数据，即数值型数据必须离散化； 分析数据：构造完树之后，观察树形是否满足预期的效果； 训练算法：构造树的数据结构； 测试算法：使用经验树计算错误率； 使用算法。 缺点：容易产生过拟合。 隐形眼镜数据集测试 使用非常著名的隐形眼镜测试集测试决策树，生成的决策树如下图所示：
