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面向离散属性的决策树分类方法研究的任务书
任务书
1.任务目标
本研究的目标是研究面向离散属性的决策树分类方法，探索如何针对离散属性进行特定的分类算法设计和实现。本研究将重点探讨离散属性在决策树分类问题中的特殊性，并提出相应的解决方案。
2.研究内容
（1）研究面向离散属性的决策树分类方法的基本理论及算法。
（2）针对离散属性的特殊性，分析其对决策树分类方法的影响，提出相应的优化方案。
（3）通过实验验证研究结果的有效性，并比较不同离散属性处理方法对决策树分类方法的影响。
3.研究意义
随着数据挖掘和机器学习技术的不断发展，分类问题的应用场景越来越广泛。而离散属性在现实问题中也是十分常见的，例如在对客户进行风险评估、对疾病进行诊断等应用中，离散属性都扮演着重要的角色。
传统的决策树分类方法大多是基于连续属性的，离散属性的处理方法相对较少，而对于离散属性的特殊性，在分类问题中也存在着许多需要解决的问题。因此，研究面向离散属性的决策树分类方法，以及针对离散属性的处理方法，有着重要的实际意义和理论意义。
本研究的成果可以为实际应用提供更准确、更有效的分类方法，丰富分类算法的研究内容，同时也将促进数据挖掘和机器学习技术的发展。
4.研究方法
（1）收集相关文献，了解传统的决策树分类方法及离散属性处理方法。
（2）分析离散属性在决策树分类问题中的特殊性，提出相应的解决方案。
（3）使用Python等语言实现提出的方法，并对不同离散属性处理方法进行实验验证。
（4）总结实验结果，撰写论文，并进行论文答辩。
5.研究计划
（1）第一年
1）学习相关知识，研究决策树分类方法及其算法。
2）针对离散属性，分析其在决策树分类问题中的特殊性，提出相应的解决方案。
3）选择合适的语言和工具，实现提出的方法，并进行初步实验验证。
（2）第二年
1）对实验结果进行进一步分析，比较不同离散属性处理方法的优缺点。
2）撰写论文，准备答辩。
（3）第三年
1）进行论文答辩并完成答辩。
2）根据评审意见修改论文。
3）撰写研究报告。
6.预期成果
（1）提出一种面向离散属性的决策树分类方法。
（2）分析离散属性在决策树分类问题中的特殊性，提出相应的解决方案。
（3）通过实验验证，比较不同离散属性处理方法对决策树分类方法的影响。
（4）发表若干篇论文，并撰写一份详细的研究报告。