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针对一个从模拟局域网中获取的数据集，设计并实现了一种基于决策树的连接类型预测工具；在一般决策树归纳算法的基础上，根据训练数据集的统计特征进行了预处理、改进和优化；对训练所得分类模型的准确率进行了评估，并通过实验考察了训练数据集大小和属性选择度量对结果的影响；也考虑了输入的测试数据存在的一些异常情况及解决办法。