此时正确率较低，是因为筛选了经纬度固定的用户数据，但是我们在处理数据时还新增了一些数据，且过滤掉了次数少于3次的地点，最后，KNN是一个基于距离的算法，对线性关系处理较好。数据通常包括用户ID、签到时间、签到地点的经纬度、位置ID等。其中，row_id表示数据对应的id，在预测时无作用，x,y表示对应的经纬度，而accuracy表示测量进度，time表示时间戳(1970年1月1日起始)，place

决策树是一种基于树结构的分类模型，通过信息熵、信息增益、信息增益率和基尼系数等指标进行特征选择与数据划分。本文以天气数据为例，详细计算了信息熵（H(S)=0.940）、信息增益（天气特征增益最大为0.2467），并针对多值特征问题引入信息增益率（天气特征增益率0.156）。同时演示了基尼系数的计算（初始Gini=0.459），说明不同分裂准则的差异。通过Python代码实现了关键指标的计算，揭示了

深度学习Pytorch内提供的常用图片增强方法

数据挖掘matplotlib部分，包括柱状图，折线图，直方图，饼图，散点图的绘画，并提供了具体的案例和对应代码，已经运行后的结果展示。

决策树及其可视化，利用天气决定是否打网球为例，来进行训练，并输出可视化文件。