摘要：本文针对UCL胎心宫缩监数据（Y有三个水平的多分类预测任务），利用R语言建立决策树、随机森林、朴素贝叶斯、支持向量机、KNN和BP神经网络模型进行预测。给出了任务（包括数据预处理（缺失值处理、异常值处理）、建模、模型评价等步骤）的详细代码，读者稍加改动便可运用到自己的机器学习分类任务中。 一、数据来源与说明 胎心宫缩监护（CTG.xls）来源于UCI机器学习数据库。数据有2129个