《工程科学学报》：基于CART决策树的冲压成形仿真数据挖掘

• IBM SPSS Modeler简介 • 建模组件介绍 – 数据预处理组件 – 数据挖掘建模组件 – 知识表示 • 建模流程 – 决策树分析

12.1 Trie和Patricia 结构 12.2 改进的BST 最佳二叉搜索树 AVL树 „ 伸展树 12.3 空间树结构 12.4 决策树和博弈树

§1 风险决策准则 §2 决策树在技术经济评价中的应用 §3 不确定条件下的决策准则 §4 风险管理

1. 等宽离散法 L 2. 决策树连续属性值处理(二分离散法)

一. 示例学习的问题描述（见表2.1,表2.2） 二. 决策树学习（ID3算法） 1. 学习效果的衡量标准（示例学习的优化问题） 2. ID3算法： 输入：例子集（正例、反例）；

一、决策问题的表格表示——损失矩阵 对无观察(No-data)问题 a=δ 可用表格(损失矩阵)替代决策树来描述决策问题的后果(损失):

(1)掌握风险决策准则及其应用; (2)掌握决策树在技术经济分析中的应用; (3)熟悉不确定型决策的准则和应用; (4)了解风险管理的一般策略和方法

决策准则: 一、期望值决策 二、边际分析法 三、效用分析法 决策使用模型形式: 1、决策表 2、决策树 3、矩阵法

一、什么是决策?什么是决策分析?决策问题的特点是什么?决策问题有哪些要素? 二、用决策树表示下列问题: 1.火灾保险 2.易腐品进货问题 3.油井钻探问题:某公司拥有一块可能有油的土地,该公司可以自己钻井也可