本文用一个完整的样例，给你介绍机器学习决策树分类的全过程。
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这周，我给新设立的「大数据管理与应用」专业一年级本科生授课。这是一门 5 名老师共同讲授的数据科学导论课程。我这一部分，讲了机器学习。
为了让同学们更好地理解机器学习的方法步骤，我用了一个分类应用的实际例子，让大家现场分组上机实践。
实践的环境，是百度飞桨 AI Studio 。翟羽佳老师率先使用后，推荐给了大伙儿。对于经典机器学习问题，这个免费云环境够用了，而且能保证所有学生的环境完全一致。这样避免了不同操作系统、不同平台安装软件包时候可能出现的千奇百怪问题，而且和样例对比运行结果，也更加方便。
为了演示操作步骤，避免现场联网可能出现的问题，我提前录制了一系列的视频。事实证明，这是很有必要的。因为当天显示器的连线有问题。好险。
教学效果不错。课后同学们纷纷跑过来跟我问问题，有的甚至都不是这节课上的内容。说明他们学习的兴趣被激发起来了。
既然代码、运行环境和视频教程都齐备，我决定把这次的课程内容，也分享给你，我亲爱的读者。
这个例子，最初来源自 Yuxi (Hayden) Liu 的《Python Machine Learning By Example》第三版。
这书不错，我在 Kindle 上面买了一本。可惜目前还没有见到中文译本。
提到买书，顺便说一句——双十一到了。
我的新书《数亦有道》在京东和拼多多都有不同幅度的优惠。优惠力度嘛，满减加上叠券，居然打到了五折以下。反正我自己是没忍住，又下单买了一批。如果你也想以这个价格买的话，请抓紧吧。京东电子版购买链接在这里。
本例中的数据来自于 Kaggle 竞赛平台。主题是广告点击预测。
广告这东西，你应该并不陌生。每天你浏览各种内容的时候，广告都会伴随你。
你也知道，用户并不一定会点击广告。而只有点击了广告，广告主的品牌才获得了曝光，流量主也才能获得收益。
所以广告主和流量主们，都很想了解哪些因素会影响广告的点击操作。这样才可以改进广告设计和投放目标。
这个数据集，就包含了一系列的真实记录，只不过做了匿名化处理。原始数据压缩后的大小是 1.12 GB，解压后更是达到了 6.31 GB。
为了便于教学的演示，我们进行了采样。采样数据体积缩小到 47 MB 。
请你点击这个链接，获得演示代码和云环境地址。注意这个链接的有效期，只有三天。请抓紧时间部署到自己的账号里，以免过期失效。
点击链接之后，你会看到这样的界面。
点击上图中的「运行一下」按钮。
运行环境选择默认的免费环境即可。
项目启动需要一点时间。
成功后点击进入
这就是一个 Jupyter Lab 的界面。点击左侧的 task.ipynb 。
你会看到，数据都已经准备好了。而且把数据所在的路径也都告诉了你。
下面请你根据以下提示，一步步自己尝试动手实践，完成这个机器学习案例的完整过程。
第一步，数据准备。
这部分主要进行以下几个事项：
对应的视频在这里：
第二步，特征工程。
本部分主要步骤包括：
对应的视频在这里：
第三步，数据集划分。
数据集划分的目标，是把一个完整标注的集合（本例中 30 万条）划分为训练集和测试集。
这样一来，训练集帮助我们拟合构建模型，测试集当成给机器的考试。
关键在于，我们绝不能在训练阶段，让机器看到测试集的数据，否则就成了「作弊」。
这一部分的详细讲解，请查看《数亦有道》的 9.3 节。
注意这个例子里面，有个特殊之处。就是记录数据，是严格按照时间来排列的。那么在这里，能否用随机方式，抽取一定百分比的数据，作为训练集，剩下作为测试集呢？
这个问题，请你认真思考后，看下面的视频。
第四步，编码转换。
在我们使用的 Scikit-learn 平台上，决策树能够识别的特征，都是数字。换句话说，你扔给它一个字符串，它会摆摆手，告诉你「不认得」（报错）。
因而，我们需要确保输入数据类型全都变成数字。
怎么变成数字呢？这就需要编码（Encoding）。本例中使用的，是所谓的「独热编码」（One Hot Encoder）。
回顾一下，假设这里，有大洲的名称作为标签，都是字符串。那么我们可以把大洲的名称横向展开，然后把标签对比横向的名称列。这样，最多也只能有一个是 1，其余都是 0。
由此一来，非洲就用 “10000” 来表示，类似的，欧洲表示方法是 “00100”。更具体的讲解，请参考《数亦有道》的 7.2.4 节。
这一部分里，我们先查看各列的类型，然后做独热编码转换。
第五步，训练决策树模型。
第六步，预测和评价。
本部分包含以下步骤：
本文用广告点击预测的决策树模型机器学习案例，给你讲解了分类模型应用的全流程。
回顾一下，我们主要讲解了以下步骤和相关的重要知识点。
这个模型使用的数据是结构化的，因此在数据的准备和转换阶段，相对比较简单。然而麻雀虽小，五脏俱全。希望对你后续处理自己的数据集和科研任务，能有帮助。
祝学习进步。
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