现有一excel数据集包含440组数据，17列数据，编号为1-17。现要求根据1-16类数据预测第17类数据。采用决策树算法建立预测模型，将第1-430行数据作为训练集，第431-440行数据作为预测集，使用前430行数据训练好的模型，基于431-440行数据的前16列对第17列数据进行预测，绘制预测数据与实际数据的偏差折线图（x轴为第几行预测集数据，y轴为第17列数据结果），使用MATLAB，请给出将模型建立代码，以及如何将数据带入的方法（注意：1-17类数据中第10，11，12，13列数据为数字形式；第1，2，3，4，5，6，7，8，9，14，15，16列数据为字符串型数据，第17列为字符类型数据，注意数据的导入形式）

以下是基于MATLAB的决策树模型建立代码（假设数据集名称为"dataset.xlsx"）：

% 导入数据
data = readtable('dataset.xlsx');

% 将字符串型数据转化为数值型数据
for i = [1:9, 14:16]
    data.(i) = categorical(data.(i));
end
data.(17) = categorical(data.(17));

% 分离训练集和预测集
train_data = data(1:430, :);
test_data = data(431:440, :);

% 建立决策树模型
predictors = train_data(:, 1:16);
response = train_data(:, 17);
tree = fitctree(predictors, response);

% 预测测试集结果
test_predictors = test_data(:, 1:16);
test_response = predict(tree, test_predictors);

% 绘制预测数据与实际数据的偏差折线图
figure;
plot(1:10, test_response, 'r-o', 'LineWidth', 2, 'MarkerSize', 8);
hold on;
plot(1:10, test_data.(17), 'b-*', 'LineWidth', 2, 'MarkerSize', 8);
ylim([-10 10]);
xlabel('行数');
ylabel('结果');
legend('预测数据', '实际数据');
title('预测数据与实际数据的偏差折线图');

需要注意的是，由于数据集中包含字符串型数据和数字型数据，需要使用`categorical`函数将字符串型数据转化为数值型数据。此外，在导入数据时，需要指定数据集的正确路径。

带入数据的方法为在代码中的第一行中指定数据集的路径，将其导入MATLAB中。