最终实现了基于基尼系数和基于信息熵的两种决策树模型，能够处理离散型数据和连续型数据，并将生成的决策树可视化。在模型评估时还实现了基于numpy和pandas的准确率计算、混淆矩阵计算与可视化函数。

脑电情绪识别二分类算法，采用模型决策树、SVM、KNN三个模型 （deap数据集），代码主要分为三部分：快速傅里叶变换处理（fft）、数据预处理、以及各个模型处理。采用的模型包括：决策树、SVM、KNN三个模型（模型采用的比较简单，可以直接调用库，很适合我这种新手，看起来也方便）。

编写一个程序，实现猜动物名称的游戏。猜者要问玩者一系列问题。通过玩者的答复，猜者尽力去猜玩者想出的动物。猜对了猜者赢，否则，玩者赢。如果猜者输了，则玩者将新动物的名称及其特征告诉猜者，猜者将新动物添加到知识库中。猜者通过不断的学习，可猜到更多的动物，终将成为动物专家。 建立一个有序二叉树作为决策树，用来作为专家系统的知识库。决策树中的叶子结点存储各种动物的名称，其他节点存储有关动物特征的问题。从根节点开始，访问节点的内容。如果是节点内容是问题，由用户回答“是”、“否”。若回答“是”，访问左孩子结点，若回答否，访问右孩子节点，直到节点的内容为动物名称为止。此时，程序给出猜测结果。如果猜对，专家胜利。如果猜错，用户给出动物名称和特征，程序根据两者更改决策树、添加新的节点。

知网下载的谢老师发表文献，可以指导决策树构建。 特别适用于菜鸟学习哈！

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