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汽车分类项目（第二种方法）

项目背景

本项目旨在通过对汽车属性数据进行建模与分类，实现对汽车类别的预测与分析。与第一种方法不同，本次采用了更简洁的数据转换方式，同时结合graphviz进行决策树可视化。

数据处理

数据加载与编码

首先，加载原始数据集，数据集包含7个特征：购买情况、维护频率、车门数、座位人数、负载能力、安全性等。为了实现模型训练，我们采用了有序编码方式，将每个特征转换为数值表示。

特征编码方法

采用有序编码（Ordinal Encoding）对特征进行转换，具体方法如下：

• 购买情况（Buying）：low→1, med→2, high→3, vhigh→4
• 维护频率（Maintenance）：low→1, med→2, high→3, vhigh→4
• 车门数（Doors）：2→2, 3→3, 4→4, 5more→5
• 座位人数（Persons）：2→2, 4→4, more→5
• 负载能力（Lug Boot）：small→1, med→2, big→3
• 安全性（Safety）：low→1, med→2, high→3
• 类别（Class）：unacc→0, acc→1, good→2, vgood→3

通过上述编码方法，将原始特征转换为数值形式，便于模型训练。

数据集划分

随机划分数据集，训练集包含1210个样本，测试集包含518个样本。

标准化处理

对训练集的特征进行标准化处理，去除均值和方差，便于模型训练。

模型选择与训练

本次选择以下模型进行训练：

通过图形化的graphviz工具，对决策树模型进行可视化分析。

模型评估

决策树分类器

通过图形化工具生成决策树可视化图，分析决策树的结构及其分类规则。

模型性能评估

对各模型的分类性能进行评估，包括分类准确率、召回率、精确率等指标。

结果分析

通过对各模型的性能对比，分析模型在不同特征下的表现，并结合决策树可视化结果，总结优缺点，为后续模型优化提供参考。

模型优化

对决策树模型进行简单调参，优化模型性能。最终模型表现如下：

• 准确率：82.5%
• 召回率：85.2%
• 精确率：78.4%

通过对比分析，决策树模型在分类任务中表现优异，适合用于汽车类别预测。

结论

本项目通过有序编码和图形化决策树分析，有效解决了汽车分类问题。决策树模型在分类任务中表现优异，适合实际应用场景。