分类器模块类图

分类器模块类图展示了一个用于数据分类的系统架构。该模块主要由以下几个类组成：数据预处理类、特征提取类、模型训练类和预测类。数据预处理类负责对输入数据进行清洗、缺失值处理和标准化等操作，以确保数据的质量和一致性。特征提取类则从原始数据中提取有用的特征，以便于后续的模型训练和预测。模型训练类负责根据提取的特征训练分类器模型，如决策树、支持向量机或神经网络等。最后，预测类使用训练好的模型对新数据进行分类预测，输出相应的类别标签。整个分类器模块通过这些类的协同工作，实现了对数据的自动化分类处理，为数据分析和决策提供了有力支持。