【机器学习】决策树实验报告

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三、实验目的

利用决策树算法对数据进行训练建模，并实现输入一组数据就能预测出结果。

四、实验内容

1、实验背景与问题提出

决策树是一种非参数化监督学习方法，用于分类和回归。目标是创建一个模型，通过学习从数据功能推断出的简单决策规则来预测目标变量的值。决策树的一些优点是：简单易懂和解释，可以可视化。适用于小数据集。能够同时处理数字和分类数据，能够处理多输出问题。可解释性强，可以使用统计测试验证模型。缺点：决策树会出现过拟合，为了避免此问题，需要剪枝或者在叶节点设置所需的最小样本数量或设置树的最大深度等机制。决策树学习算法基于启发式算法，如贪婪算法，在每个节点做出本地最佳决策。此类算法无法保证返回全局最佳决策树。这可以通过在交叉验证中训练多棵树来缓解，其中样本被随机采样并更换。

本次实验数据来源于Kaggle官网中的一个Beginner's Classification Dataset小数据集，数据集描述的是一组被测试者的年龄和该运动感兴趣程度对该测试者学好该项运动的影响。数据集中有297个样本，3个属性：age、interest、success，其中age、intrest为连续型数据，success为只取0或1的标签，表示该项运动是否学习成功。本次实验旨在用决策树算法实现分类、可视化，并实现输入一个年龄和兴趣值既可以预测是否学习成功的功能。

2、解决思路

首先读取数据，查看数据的基本信息，发现没有空缺值。箱线图（别名：盒子图），利用数据中的五个统计量：最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数与最大值来描述数据的一种方法。它可以直观明了地识别数据批中的异常文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-479017.html

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