《KNN&决策树》实验

1、KNN-手写数字数据集： a)使用sklearn中的KNN算法工具包（ KNeighborsClassifier)替换实现分类器的构建，注意使用的是汉明距离； b)使用网格搜索实现k值的自动搜索调优,讨论不同k值的影响。 2、决策树-隐形眼镜分类 认真分析、理解绘制决策树的6个函数，复现使用决策树预测隐形眼镜类型的程序 a)仅需对你认为最重要、难以理解的代码块进行展示，但要求进行语句注解； b)请把最后构造出的决策树贴在实验报告中。 3、决策树-基于信贷数据集，使用sklearn中相关库实现决策树的构造 a)讨论sklearn中tree.DecisionTreeClassifier()重要的参数有哪些，怎么调整； b)使用tree.DecisionTreeClassifier()、 graphviz函数，选择合适的算法，构造并绘制决策树 要求：除了给出程序代码，比较及讨论部分请认真撰写，阐述比较思路、比较结果及总结等。