波士顿房价的决策树使用Python编码实现。

简介：
波士顿地区的房价分析项目需要运用机器学习，并采用Python进行编码。策树算法是一种近似于离散函数值的策略，它属于典型的分类方法。其运作方式是，首先对数据进行预处理，随后通过归纳算法生成易于理解的规则和决策树结构，最后利用这些决策树来分析新的数据集。 实际上，决策树是通过一系列规则对数据进行分类所构建的过程。 决策树的方法最早在20世纪60年代问世，并在70年代末由J Ross Quinlan提出的ID3算法得到发展。ID3算法的主要目标在于减少决策树的深度，但并未充分研究叶子节点数量的影响。C4.5算法则是在ID3算法的基础上进行了显著改进，在处理预测变量缺失值、应用剪枝技术以及生成派生规则等方面都取得了较大进展，使其既适用于分类问题，也适用于回归问题。 决策树算法旨在通过构造决策树来揭示数据中隐藏的分类规律。 关键在于如何构建出精度高且规模相对较小的决策树。 决策树的构建过程通常分为两步：第一步是决策树的生成，即利用训练样本集来构建决策树的过程；训练样本数据集通常是基于实际需求而形成的，并且具有一定的历史性和综合性，用于数据分析和处理；第二步是决策树的剪枝，即对第一阶段生成的决策树进行检验、校正和修剪的过程，主要通过使用新的样本数据集（称为测试数据集）中的数据来验证决策树生成过程中产生的初步规则，并去除那些会影响评估准确性的分支。