决策树规则挖掘

决策树规则挖掘是一种数据挖掘技术，它通过构建决策树模型来发现数据中的规律和模式。这种技术通常用于分类和回归问题，可以帮助我们更好地理解数据并做出更准确的预测。 在决策树规则挖掘中，我们首先将数据集划分为若干个互不相交的子集，然后对每个子集应用相应的规则。这些规则可以是简单的条件语句，也可以是复杂的逻辑表达式。通过不断地划分数据集和应用规则，我们可以逐步构建出一棵完整的决策树。 总之，决策树规则挖掘是一种强大的数据挖掘工具，它可以帮助我们从海量数据中发现有价值的信息，并为我们的决策提供有力支持。