Udemy 課程筆記：Decision Trees, Random Forests, AdaBoost & XGBoost in Python ｜以 Python 建分類樹

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導入資料

處理遺失值

從下圖可以看到總共有 506 筆資料，唯獨 Time_taken 這項變數只有 494 筆，也就是說 Time_taken 這項變數有遺失值

在本例中，是用平均值填補遺失值。根據變數特性，也可以選擇最大值、最小值、零等等去填補遺失值。

建立 dummy variable

當變數為類別型態時，就需要透過 dummy variable 轉換成數值變數，才能進一步計算。設定 drop_first = True 代表轉換過後，不保留原本的變數。

切分資料集

目標變數是 Start_Tech_Oscar，其餘變數都是自變數

接著用 train_test_split() 分割出 80% 建模資料集與 20% 測試資料集

訓練回歸樹模型

更詳細的變數設定請見此

預測資料

評估模型的表現

使用正確率及 混淆矩阵 (confusion matrix) 評估模型的表現

視覺化圖形