决策树分类算法的研究及应用的任务书任务描述：本任务主要是针对决策树分类算法的研究及应用进行探讨和研究。决策树是一种基于树形结构的分类模型，具有可解释性，易于理解和实现等优点。本任务旨在探究决策树分类算法的原理、特点和应用场景，深入分析其分类效果和优化方法，最终实现一个基于决策树分类算法的实际应用案例。任务分工：1.理论研究：负责对决策树分类算法的原理、特点进行深入研究，针对其分类效果及优化方法进行分析和评估。2.实验设计：负责设计一组实验方案，使用不同的数据集和算法，对决策树分类算法的分类效果进行评估。3.系统开发：负责实现一个基于决策树分类算法的实际应用案例，并对其进行测试和优化。4.综合分析：负责对理论研究、实验设计和系统开发的成果进行综合分析和总结。输出结果：1.研究报告：包括理论研究和实验设计部分的分析和评估结果，以及综合分析的结论和建议。2.程序代码：包括系统开发部分的代码和测试文档。3.实验数据和报告：包括实验设计的数据集和实验结果分析报告。参考内容：1.Witten,I.H.,Frank,E.,&Hall,M.A.(2016).DataMining:PracticalMachineLearningToolsandTechniques.MorganKaufmann.2.Quinlan,J.R.(1986).Inductionofdecisiontrees.Machinelearning,1(1),81-106.3.Breiman,L.,Friedman,J.H.,Olshen,R.A.,&Stone,C.J.(1984).Classificationandregressiontrees.ChapmanandHall/CRC.