2. 1决策树算法简介 随着数据挖掘技术的越来越广泛的应用， 决策树作为数据挖掘技术中一种分类问题的解决方 法也受到重视，正在被广泛的研究。约 20 年前，决策树这种数据挖掘技术的形式就己经和 现在非常相似了，算法的早期版本可以追溯到 20 世纪 60 年代 [1]。以后决策树归纳算法被广 泛应用到许多进行分类识别的应用领域。 这类算法无需相关领域知识， 归纳的学习与分类识 别的操作处理速度都相当快。 而对于具有细长条分布性质的数据集合来讲， 决策树归纳算法 相应的分类准确率是相当高的。 决策树也是分析消耗、发现交叉销售机会、 进行促销、 信用 风险或破产分析和发觉欺诈行为的得力工具。 采用决策树， 可以将数据规则可视化， 也不需 要长时间的构造过程， 输出结果容易理解， 精度较高， 因此决策树在知识发现系统中应用较 广。决策树的广泛应用使得对决策树生成算法也得到更多的研究， 生成决策树算