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決策樹與規則引擎

2019-11-17 03:02:59
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供稿:網友
決策樹與規則引擎

人們對決策樹的使用

決策樹常常被應用于數據挖掘之中,是最基礎的算法之一,幾乎每一個學習過數據挖掘的朋友都知道決策樹。但還原決策樹本來的用途,它被用于一些決策或決定時,還是比較實用和直觀的。其樹型結構指導人們進行在面對某個決策時,先關注其中幾個最重要的方向,這幾方向定下來后,再細分下去。近年來泳道路,思維導向圖之類的圖形/辦公自動化工具慢慢興起,得到大家的廣泛好評,也就是決策樹的一個很好的實現。不過在各企業的應用系統中,又決策樹又不是很常用,歸根到底,決策樹是思維導向的內容,是飄忽不定的東西,要形成結構化的內容非常困難。而且市面上大多數的業務系統都是使用關系型數據庫,在處理格式數據時非常的方法,但處理樹形數據就不一定性。所以也慢慢有部分技術公司開始使用對象型數據庫。另一方面,決策樹中的決策和判斷都比較不規則,很多內容更像是程序員在編程,是一些規則,不是信息,這導致了傳統的業務系統處理困難。決策樹的組成與程序表現決策樹使用一個樹型結構來表達業務規則。如下圖所示。每一個非葉子結點都代碼一個決策/決定,而葉子結點執行動作。而每一條邊表達決策的可選定值,可以理解為判斷。如下圖,A=red或=blue是可選值,而B屬于決策結點。但在程序實現中,就不一定是這樣的組織方式,一般而言,結點的文字會比線上的文字更容易看清楚,加上各種編程語言都基于上有樹型控件的處理,都是以結點的形式表達,很少使用連接線來表來。所以上圖在程序中,最常見的表示方法,是把大量信息都集中在結果中。如A=red的結點,就直接寫A=red,而不是另外命名,而對于葉子結點,則需要有更詳細的地方顯示其執行的動作(Action),實現的效果可能如下部分決策表的數據,其實也可以組織為決策樹,或使用決策樹來表達更加的合適。決策樹可以快捷有效地關聯多個相關的規則,通過樹型的關系,可能非常清晰地查看各個層級的決策邏輯。運算執行時,可以快速遍歷各個決策結點,檢查是否符合條件,如果符合條件再往下遍歷。最終找到適用的條件和適用的操作動作。停車場收費例子使用決策樹業務系統的調用方不用填空任何代碼,所有的計算都在CKRule中進行了。CKRule中的設置正如上圖。 ParkFee _pf = new ParkFee(); _pf.ParkType = cmbParkType.Text; _pf.DistType = cmbDistType.Text; _pf.CardType = cmbCardType.Text; _pf.PartTime = Convert.ToDouble(numericUpDown1.Value); _pf = new RuleFacade().Exec("費用-停車費計算-決策樹", _pf); txtFee.Text = _pf.Fee + "";要查看規則的設置內容,請使用CKRule編輯器,打開“費用-停車費計算-決策樹.ckp”文件,找到決策樹和主規則進行查看。相關源代碼,Demo下載:http://www.ckrule.com/cn/demo.html
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