隐形眼镜数据集 glass-lenses.txt 是著名的数据集。

隐形眼镜数据集 "glass-lenses.txt" 是一个著名的数据集，用于研究隐形眼镜分类问题。该数据集包含了一些关于患者眼睛状况和医生建议的信息。

数据集中的每个实例都有四个属性：年龄、近视程度、散光程度以及眼泪的产生率。同时，每个实例还有一个结果属性，即医生建议的隐形眼镜类型。

这个数据集可以用于训练和测试分类算法，如决策树、神经网络、K-最近邻等。通过使用这个数据集，我们可以研究不同算法在判断何种类型的隐形眼镜适合不同类型的患者时的表现。

为了准备数据集进行分析，我们可以采取以下步骤：首先，我们需要加载数据集并将其分割为输入特征（年龄、近视程度、散光程度以及眼泪的产生率）和输出类别（隐形眼镜类型）两个部分。然后，我们可以对数据进行预处理，如处理缺失值、特征标准化等。接下来，我们可以使用经典的机器学习算法来训练模型，并使用测试集评估其性能。

通过对这个数据集的分析，我们可以找出哪些因素对隐形眼镜类型的预测起到重要作用。同时，我们还可以建立一个预测模型，以便根据患者的眼睛状况预测出最好的隐形眼镜类型。这些信息对于医生和患者来说都是非常有价值的，可以帮助他们做出更好的决策。

总结来说，隐形眼镜数据集 "glass-lenses.txt" 是一个著名的数据集，通过对其进行分析可以帮助我们研究隐形眼镜分类问题，并建立预测模型。这将为医生和患者提供有价值的信息，以帮助他们做出正确的决策。