现有某高校评教数据(pjsj.xls)，共计842门课程，属性包括：课程名称、评价人数、总平均分以及10个评价指标Index1-Index10。以此为研究数据，利用数据挖掘的技术实现评价指标的筛选，即从10个指标中剔除对教学评价无用的指标。具体实现的内容应至少包括以下几个方面但不限于： （1）数据描述：利用盒图对每个指标数据进行描述性分析，画出10个指标的盒图：标注孤立点（如有）、最小值、Q1、中位数、Q3、最大值； （2）数据预处理：将每个连续型指标数据离散化为三个区间，级别从高到低分别为Excellent（用“E”表示）、Good（用“G”表示）、Fair（用“F”表示）；将总平均分离散为“A”、“B”、“C”三个等次，作为每门课程的类标签； （3）模型构建与评估：利用决策树算法对上述数据进行分类，构建决策树并进行性能评估：包括Recall（召回率）、Precision（精度）、F1和Accuracy（准确率）； （4）结果讨论：对研究结果（剔除的指标，即未出现决策树中的指标）进行讨论分析； （5）总结与展望：对全文研究过程进行总结并指出存在的不足或努力方向。

Apache Spark中的决策树

ENVI插件RuleGen，可用于CART决策树分类。包含三个.exe文件、一个.sav文件、介绍说明文件。

银行存款数据

人工智能课件：决策树算法.pdf

ENVI监督分类、决策树分类、火烧迹地提取和ArcMap制图，适用于遥感软件初学者大学生

包含完整代码、含有部分注释，亲测好用

软件项目外包已成为主要的软件开发方式，但风险却很高。本文提出了外包软件项目风险的决策树智能分析实证模型，并用此模型对项目风险进行评估和控制。建立了基于客户方和承包方双视角的风险识别概念模型，收集了外包软件项目真实样本用于决策树风险智能分析模型的训练和验证。实验结果表明，本文所采用的方法在准确率方面优于神经网络、朴素贝叶斯算法。决策树模型所发现的管理规则与软件工程理论相吻合，能很好地指导项目风险评估分析。

决策树学习及其剪枝算法研究论文。

用于教学目的的简单决策树数据结构和算法。 重点 示例数据集 决策树表示 ID3算法