数据挖掘实训三——东北大学.zip

简介：
本资料为《数据挖掘实训》系列之三，由东北大学编制，内含数据挖掘相关实验指导、案例分析及练习题等内容，适合于教学与自学。 《Python决策树算法（DecisionTreeClassifier）——东北大学数据挖掘实训三》 本段落将介绍如何使用Python中的scikit-learn库来实现决策树分类器(DecisionTreeClassifier)的构建与应用，作为东北大学数据挖掘课程的一部分实验内容。通过该实验，学生能够掌握决策树的基本原理及其在实际问题中的应用方法，并且学会利用Python进行数据分析和建模。 具体内容包括： 1. 决策树算法理论基础 2. 如何使用scikit-learn库构建决策树模型 3. 数据预处理及特征选择技巧 4. 模型评估与调优策略 通过本次实验，参与者可以加深对数据挖掘技术的理解，并为后续更复杂的机器学习项目打下坚实的基础。