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多变量决策树：机器学习中的“多面手”在机器学习的广阔领域中，决策树一直是一种备受青睐的算法。它以其直观、易于理解和解释的特点，广泛应用于分类和回归任务。

『Plotly实战指南』--雷达图绘制与应用在数据分析和可视化领域，雷达图是一种适用于多维数据的可视化、综合评估和决策支持的工具。雷达图通过将数据点沿多个轴分布，并通过多边形面积或线条连接来展示数据的多维度特征，能够直观地呈现数据在各个维度上的表现，帮助我们快速识别优势和劣势，从而做出更明智的决策。

『Plotly实战指南』--面积图绘制与应用在数据可视化领域，面积图是一种强大而直观的工具，它通过填充线条与坐标轴之间的区域来量化数据大小，从而帮助我们清晰地展示数据的总量、趋势变化以及不同类别之间的对比。

当决策树遇上脏数据：连续值与缺失值的解决方案在机器学习中，决策树算法因其简单易懂、可解释性强而被广泛应用。然而，现实世界中的数据往往复杂多变，尤其是连续值和缺失值的存在，给决策树的构建带来了诸多挑战。

决策树剪枝：平衡模型复杂性与泛化能力在机器学习的世界里，决策树是一种简单而强大的算法，但它的 “任性生长” 却常常让数据科学家陷入 “过拟合的困境”。

决策树：机器学习中的“智慧树”在机器学习的广阔森林中，决策树（Decision Tree）是一棵独特而强大的“智慧树”。它是一种监督学习算法，既可以用于分类任务，也能用于回归任务，通过树形结构模拟人类决策过程。

『Plotly实战指南』--直方图绘制与应用在数据科学的世界里，直方图是一种不可或缺的可视化工具，它以其简洁而直观的方式，揭示了数据的内在规律，为数据分析和决策提供了有力支持。

『Plotly实战指南』--箱线图绘制与应用在数据可视化领域，箱线图（Box Plot）是一种强大的工具，用于展示数据的分布特征、集中趋势以及异常值。

『Plotly实战指南』--散点图绘制进阶篇在数据分析的世界里，散点图是一种极为重要的可视化工具。它能够直观地展示两个或多个变量之间的关系，帮助我们快速发现数据中的模式、趋势和异常点。

不平衡样本数据的救星：数据再分配策略在机器学习领域，数据是模型训练的基础，而数据的分布情况往往会对模型的性能产生重要影响。不平衡样本数据是我们在实际项目中经常会遇到的问题，它可能导致模型对多数类过度拟合，而对少数类的预测能力不足。

线性模型与多分类问题：简单高效的力量在机器学习的世界里，分类问题无处不在，而多分类问题更是其中的常见挑战。无论是识别手写数字、分类新闻主题，还是预测客户购买的产品类别，多分类问题都扮演着重要角色。

线性判别分析（LDA）：降维与分类的完美结合在机器学习领域，线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，简称LDA）是一种经典的算法，它在降维和分类任务中都表现出色。

直线思维的进化：线性到广义线性在数据科学领域，线性模型和广义线性模型是两种基础且重要的统计工具，它们被广泛应用于各种预测和分析任务中，从简单的回归问题到复杂的分类场景。

『Plotly实战指南』--饼图绘制高级篇在数据可视化的世界里，饼图是最直观的展示比例关系的工具之一。然而，传统的静态饼图已经无法满足现代数据分析的需求。Plotly作为一款强大的可视化库，不仅提供了饼图丰富的基础功能，还支持交互效果和动态更新等高级特性。

『Plotly实战指南』--饼图绘制基础篇在数据可视化的世界里，饼图是一种直观且广泛使用的图表类型。它能够将数据各个部分占整体的比例关系清晰地展现出来，适用于诸如市场占有率分析、调查结果分布、预算分配等多个领域。

比较检验：找出最佳机器学习模型在机器学习领域，我们常常需要在多个模型之间进行比较，以选择最适合特定任务的模型。模型比较检验为此提供了科学的依据和方法。

模型的泛化性能度量：方法、比较与实现在机器学习领域，模型的泛化性能度量是评估模型在未知数据上表现的关键环节。通过合理的性能度量，不仅能了解模型的优劣，还能为模型的优化和选择提供科学依据。

掌握机器学习数据集划分在机器学习的流程中，数据集的合理划分是模型训练与评估的关键前提。恰当的划分方式不仅能有效利用数据资源，还能确保模型评估结果的可靠性，为模型的泛化能力提供有力保障。

『Plotly实战指南』--柱状图绘制高级篇在数据可视化的世界里，柱状图是一种直观且强大的工具，用于展示数据的分布、比较和趋势。从基础的柱状图出发，我们可以进一步探索更复杂的图表类型，如分组柱状图和堆积柱状图，它们在处理多维数据和复杂关系时具有独特的优势。

『Plotly实战指南』--柱状图绘制基础篇柱状图作为最基础的数据可视化形式之一，能直观展示不同类别数据的对比关系，适用于一下的场景：今天，我们就来深入探索Plotly柱状图的绘制基础，掌握垂直柱状图和水平柱状图的绘制方法。