猫天意的博客

使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到到达叶子节点，将叶子节点对应的类别作为决策结果。1、通过本次实验加深了我对决策树原理的理解，本次实验使用了4种分类算法进行分类，习了决策树模型的构建过程，分类算法，预测方法，以及决策树的可视化、最后进行交叉验证。了解pydotplus、GraphViz等相关库中决策树可视化方法的接口，结合上述构建方法中参数的设置，分析每次构建的树的层数及叶子数目。3）分别查看训练集、测试集上模型的评估指标（准确率）；

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在实际数据挖掘过程中，我们拿到的初始数据，往往存在缺失值、重复值、异常值或者错误值，通常这类数据被称为“脏数据”，需要对其进行清洗。

一、【目的与要求】1. 熟练运用数据清洗及相关预处理方法；2. 掌握常用可视化技术的适用场合及相关方法；3. 了解`matplotlib`库的基本功能；4. 掌握`matplotlib`库中常用可视化方法调用接口。