为提高决策树的适用性,以决策树在入侵检测中的应用为背景提出一种多标准的剪枝方法,使决策树程序能在参数调整后适应不同的应用.给出了用于描述决策树不同性能的一些参量,如稳定性、复杂度、分类能力等,用户可以根据具体情况对向量各分量的权重进行调整,逐步得到满足要求的决策树.实验结果表明,该算法能够根据入侵检测系统的具体需要,快速地构建相应的决策树,从而程序可被用于不同情况.该方法把由程序员决定决策树变成了由用户决定决策树,程序更通用,结果更合理

5.1 概述. 2 5.1.1 什么是分类.2 5.1.2 分类的一般步骤.3 5.2 Rocchio 方法. 4 5.3 k-近邻法. 5 5.4 决策树方法. 6 5.4.1 决策树的概念.6 5.4.2 属性选择度量.6 5.4.3 决策树的常用算法.10 5.5 贝叶斯方法. 11 5.5.1 贝叶斯原理.11 5.5.2 朴素贝叶斯分类.11 5.6 分类结果评估. 13 5.6.1 常用评估度量.13 5.6.2 文本分类的评估.14 5.7 自动分类的案例与软件操作. 15 5.7.1 决策树案例（SPSS Modeler） .15 5.7.2 决策树案例（R 语言）.19

介绍了增量决策树算法的基本原理,并从实例费用和信息熵费用两个角度出发,对增量决策树算法的复杂度进行分析。通过实例说明,增量决策树算法能够构造出与ID3算法形态基本相同的决策树

油箱壳外形复杂,拉深成形过程中容易出现侧壁起皱和圆角处破裂的缺陷,成形工艺参数的确定非常重要.结合分类与回归决策树(classification and regression tree,CART)的人工智能技术和模型交叉验证方法,通过调用Python平台开源库Scikit-Learn对油箱壳拉深成形数值模拟结果进行知识挖掘,筛选出对油箱壳拉深成形影响大的工艺参数;以基尼指数(Gini index)最小化作为最优特征值及最优切分点选择的依据,构建了工艺参数与性能指标关系的CART决策树,提取出了可靠的工艺设计规则.油箱壳拉深实例表明,CART决策树理论的知识发现技术是实现板料成形过程数值模拟结果潜在知识挖掘的可行途径

一、分析解决分类问题的基于逻辑的方法的特性 二、描述决策树和决策规则在最终分类模型中的表述之间的区别 三、介绍C4.5算法. 四、了解采用修剪方法降低决策树和决策规则的复杂度

三步鉴定流程 18种通过审核的候选算法 决策树基本概念 决策树算法 决策树研究问题 主要参考文献 算法陈述 数据挖掘10大算法一览 开放式讨论

决策树修剪的主要任务是抛弃一个或更多 的子树,并用叶替代这些子树,使决策树 简单化。 问题是修剪后的结果能达到我们期望算法 降低预测误差率来提高分类器的质量,但 误差率计算并不简单。 评价预测误差的一个可行方法是用另外一 个新的有效检验样本,或用第四章中讲述 的交叉确认法

一 树类分析方法概述 二 决策树算法的原理 三 随机森林 四 金融案例

基本流程 划分选择 剪枝处理 连续与缺失值 多变量决策树

3-4节计划职能实务 第四节计划职能实务 【回顾与说明】 回顾:决策的定量化方法:确定型决策的盈亏平衡分析法;风 险型决策的决策树法;非确定型决策的乐观法、悲观法、平均法、后悔值法。 说明:第四节的知识体系,以及学习本节的要求,让学生对计划编制有一个总体认识