【数据挖掘大作业】基于决策树的评教指标筛选（weka使用手册+数据+实验报告）

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。