使用决策树和深度学习进行汽车质量预测

汽车质量预测是在汽车制造业中至关重要的任务，它可以帮助制造商提前发现潜在的质量问题，改进产品设计和生产过程。在本文中，我们将探讨如何使用决策树和深度学习方法来进行汽车质量预测，并提供相应的源代码。

决策树是一种常用的机器学习算法，适用于分类和回归问题。它通过构建一棵树形结构来进行决策，每个节点表示一个特征，每个分支代表一个可能的取值，最终的叶节点表示预测结果。在汽车质量预测中，我们可以使用决策树来识别关键特征，并根据这些特征预测汽车的质量。

首先，我们需要准备用于训练和测试的数据集。数据集应包含多个汽车样本，每个样本包含多个特征（例如引擎功率、车龄、里程数等）和一个目标变量（例如质量评分）。我们可以使用Python中的pandas库来加载和处理数据。

import pandas as pd

# 加载数据集
data = pd.read_csv('car_data.csv')

# 分割特征和目标变量
f