数据集
留学生数据库代写 数据集(book.txt)
说明如下：
第一列：book_id：图书编号
第四列：books_count：图书数量
第八列：authors：作者
第九列：original_publication_year：出版日期
第十一列：title：书本名称
用到的数据： 留学生数据库代写
数据集(book.txt)
说明如下：
第一列：book_id：图书编号
第四列：books_count：图书数量
第八列：authors：作者
第九列：original_publication_year：出版日期
第十一列：title：书本名称
第十三列：average_rating：平均评分
（其他列数据不用做本次报告）
数据集（book_tags.txt）说明如下： 留学生数据库代写
第二列：tag_id：图书编号
第三列：count：图书数量
（其他列数据不用做本次报告）
数据集（rating.txt）说明如下：
第二列：book_id：图书编号
第三列：rating：评分
（其他列数据不用做本次报告）
需要的分析 留学生数据库代写
1、分类模型，预测已知的结果（平均评分average_rating 4.2分及以上为优，以下为中），畅销书的评分）
第一步：读入数据和数据准备
将数据集book.txt读到一个框架(Data-frame)变量，然后去除缺失值和不需要的数据(譬如第二列的数据 goodreads_book_id)，并将数据以 70% 和 30% 的比例分割成训练组(Train Partition)和测试组(Testing Partition)；
第二步：建立模型并输出决策树
第三步：結果分析图书评分 留学生数据库代写
需要产生训练组和测试组的混淆矩阵，以及计算预测的正确率。最后输出训练组和测试组的混淆矩阵和正确率分析结果
2、交叉验证及模型部署
