資料探勘這堂課說真的好硬呀….又是作業又是期末報告什麼的，搞得我實在是不能好好休息…
總共四次作業中，這是第二次作業了，老師講解之後其實聽起來還蠻有趣的，所以就貼上來給各位看看～
這一次的作業主要是以分類為主的，不過跟一般實作演算法比較不一樣，這次大致上不太會碰到需要寫程式的部分，反倒是需要用心思考的地方比較多
嘛….反正對我來說，能夠少寫一點程式我自然是歡迎的，不過怎麼聽起來連老師都不太有自信的樣子……(´・ω・`)
總之，這次的作業要求在這裡，期限是12/12，有三周的時間可以慢慢想呢～
資料探勘第二次作業
作業期限
12/12
作業內容
以自身經驗為出發點，設計一個具有
i層深度、j個屬性值的決策樹依據該決策樹，設計出準確率在
k以上，有m筆觀察值的資料集將此資料集送入決策樹與其他任意兩種的分類方法中取得結果
調整參數並比較結果，撰寫成報告後繳交
作業評估
儘管這次的確是不用寫程式了，不過這樣一來，作業的關鍵點就在分析的好壞呢…
另外在資料集產生的階段，如果想要做大量的比較，那麼如果能運用程式大量生產資料集果然還是比較好的選擇…
在分析的角度上，第一點自己所設計出來的決策樹與電腦套件演算出來的決策樹應該會有很明顯的差異，而這一點應該就是可以好好說明的地方
另外資料集的處理上，如果選擇窮舉可能出現的所有屬性值、以及將資料集切割一部份送入其他分類方法中，應該也可以得到不同的結果
光是這兩個，再加上參數的評估與比較上，應該就有很多故事可以說了呢～