准确认定贫困生资格,是高校公平、公正、合理分配国家资助资源的先决条件.将数据挖掘的决策树方法引入高校贫困生资格认证分析中,利用C4.5算法创建决策树,挖掘学生信息和贫困种类关系的历史数据,建立学生信息―贫困种类智能评价模型.通过实验仿真发现,C4.5决策树算法取得了较为理想的分类预测效果.

决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。 决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。

1. 提升树 boostring tree 是以决策树为基本学习器的提升方法 2. 对分类问题，提升树中的决策树是二叉决策树 3. 提升树模型可以表示为决策树为

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利用sklearn中的红酒数据集，训练决策树分类模型并评估。利用plt实现了分类的可视化，同时用graphviz可视化了决策树的生成过程。

基于蚁群优化的改进决策树算法研究，张忠坤，周亚建，本文提出了一种新的基于蚁群优化的改进决策树算法(ACODT, Ant Colony Optimization Decision Tree)，该算法充分利用了蚁群算法的信息素反馈和启��

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基于决策树方法的员工素质与绩效关联分析研究，于晓，杨育，针对目前企业岗位需求说明中对员工素质的考核具有一定的主观性和模糊性，并且缺乏绩效的导向。本文运用数据挖掘中的决策树方法，

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