机器学习算法模型课程设计
课程内容	决策树模型的设计与实现
学情分析	通过机器学习数学基础模块的学习，学生已经掌握了关于信息熵的概念，为理解决策树模型关于划分属性的选择标准奠定了基础。此外，学生在Python编程基础模块已经学习了字典数据结构，可以使用字典结构来表示决策树模型。因此，在课程教学开展前，学生已经具备了决策树模型实现的基本知识和能力。
教学目标	掌握决策树模型的构造流程，能够使用Python编程语言实现决策树模型，并基于决策树模型完成简单的数据分类任务。
重点难点	重点：决策树模型构造流程难点：决策树模型的实现和应用。
过程设计	教师活动	学生活动	设计目的
(1) 课程导入	以人类决策过程为例引出决策树模型进行决策的过程，讲解决策树模型的逻辑结构表示，使用字典数据结构在计算机中表示决策树模型。	理解决策树模型结构，熟悉决策树模型构造流程，思考如何使用编程语言实现决策树构造的各个功能模块。	通过课程导入让学生掌握决策树模型进行数据预测的过程并学会决策树在计算机中的表示方法。
(2) 决策树模型的构造流程	讲解决策树模型构造的基本流程；讲解决策树构造过程中划分属性选择的标准(信息熵，信息增益等)；讲解决策树模型构造过程中离散属性、连续属性和缺失值的处理方法。		通过课程讲解，让学生掌握决策树模型的构造过程。
(3) 决策树模型的实现框架	教师提供决策树模型的实现框架讲解框架中各个函数模块需要实现的功能。		为学生实现决策树模型搭建一个基本的参考框架。
(4) 决策树模型的编程实现	课堂指导	基于教师提供的决策树模型的基本参考框架，结合自己对决策树模型构造过程的理解，完成框架中各个函数模块的实现代码。	通过实际动手编程更准确地理解决策树模型的设计原理和实现方法。
(5) 完成课堂实践任务	课堂指导	利用实现的决策树模型，在教师给定的数据集上训练模型，并测试模型的预测性能，分析算法设计与实现中的不足。	通过简单的案例，让学生了解如何使用决策树模型解决实际数据分析问题。
(6) 布置课后拓展训练任务	课外指导	针对拓展训练任务，独立思考，完成拓展任务。	鼓励学生发挥创新思维。