翻译以下内容，根据单词难度分为的三类，我们研究对应的单词属性。我们统计了三种属性在不同类别中的平均值，如图（）可以明显看出，在简单模式下，对应的单词使用频率较高，重复单词数少，且重复字母之间的距离较小；在较困难模式下，对应单词的使用频率低，单词重复数比较多但是重复字母之间距离较大；在困难模式下，对应单词的使用频率低，单词重复数最多且重复字母之间距离较大。 我们对EERIE进行数据化属性拆分，dis、re、fre分别为2,3,6.649，输catboost分类模型，得到该词属于第三类。 四.(准确性说明)根据catboost算法得到的分类器对于测试集的准确率达到0.77，此外在第二问我们对EERIE单词进行7个比率预测，得到7个比率的分布与kmeans聚类得到的三类的中心点数据进行相关性检验，得到EERIE的分布比率和第三类的相关性系数最大，进一步验证了我们根据catboost算法对EERIE单词的分类是准确的。

根据我们研究的单词属性，对三种不同难度的单词的使用频率、重复单词数以及重复字母之间的距离进行了比较。而在使用Catboost算法对单词EERIE进行属性拆分和分类时，准确率达到了0.77，并且使用Kmeans聚类算法检验得到的EERIE单词的比率分布与第三类的中心点数据有最高的相关性，从而进一步证明了我们根据Catboost算法对EERIE单词的分类是准确的。