数据挖掘决策树算法实验

决策树算法是一种常用的数据挖掘算法，它可以通过对数据集进行分析和学习，生成一棵树形结构，用于预测新数据的分类或属性值。在数据挖掘决策树算法实验中，通常会使用一些开源的数据挖掘工具，如Weka、RapidMiner等，来实现决策树算法的学习和预测。具体实验步骤包括数据预处理、特征选择、决策树生成、决策树剪枝等。