基于决策树的关键字广告匹配的应用的任务书一、任务目标本次任务旨在实现基于决策树的关键字广告匹配应用。通过对输入的搜索关键字进行处理和匹配，自动推荐相关的广告信息。二、任务内容1.收集关键字和广告信息数据：收集包含搜索关键字和相关广告信息的数据，并进行预处理。2.实现决策树分类器：基于训练数据，设计并实现一个决策树分类器，用于匹配搜索关键字和相关广告信息。可以使用Python中的Scikit-learn包提供的接口。3.数据集随机抽取：对收集到的数据集进行随机抽取，划分为训练集和测试集，用于评估分类器的性能。4.模型评估：使用测试集评估分类器的性能，包括分类准确率、召回率和F1-score等指标。5.应用接口设计与实现：设计并实现基于Web的关键字广告匹配应用接口，将决策树分类器应用到实际场景中。6.系统集成与部署：将应用接口与数据库及其他必要的组件集成，并完成部署。三、任务要求1.数据处理和清洗效果良好，包括数据去噪、去异常值、特征选择、特征工程等。2.设计准确高效的决策树分类器，具有良好的泛化性能。3.实现自动随机抽取数据集的功能，并在测试集上评估分类器的性能，取得良好的分类效果。4.应用接口的实现需要具备清晰的逻辑架构、优秀的用户体验、安全可靠的运行结果。5.系统集成与部署需要具备稳定性强、性能优良、数据安全可靠、界面友好等特点。6.需要进行详细的实验记录和实验分析，并对分类结果进行可视化展示。四、参考文献1.《Scikit-Learn官方文档》2.《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》3.《Python机器学习基础教程》4.《Python数据处理实战》5.《基于决策树的关键字广告匹配算法研究》