本节我们将把重点转移到如何利用决策树执行数据分类上，我们将使用决策树构建分类器，以及实际应用中如何存储分类器。

上节我们已经学习了如何从数据集中创建树，然而字典的表示形式非常不易于理解，而且直接绘制图形也比较困难。本节我们将使用Matplotlib库创建树形图。决策树的主要优点就是直观易于理解，如果不能将其直观地显示出来，就无法发挥其优势。

本章构造的决策树算法能够读取数据集合，构建类似于图1的决策树。

决策树很多任务都是为了数据中所蕴含的知识信息，因此决策树可以使用不熟悉的数据集合，并从中提取出一系列规则，机器学习算法最终将使用这些机器从数据集中创造的规则。

专家系统中经常使用决策树，而且决策树给出结果往往可以匹敌在当前领域具有几十年工作经验的人类专家。

总结xlrd，xlwt，pandas对于excel的常用操作。

基于python用蒙特卡洛方法解决几道简单的数学建模问题。