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

建筑物基本信息 参数名 必填 描述 项目实际情况 建筑代码 数据中心代码 建筑名称 必填 最多24个汉字 建筑字母别名 必填 建筑首字母大写 建筑业主 必填 有多位业主时存主要业主名称，外加 “等××位” 建筑监测状态 状态 1- 启用监测 0- 停用监测 所属行政区划 必填 6位行政区划代码 建筑地址 必填 最多40个汉字 建筑坐标 -经度 建筑坐标 -纬度 建设年代 必填 4位数字年份 地上建筑层数 必填 整数 地下建筑层数 整数 建筑功能 必填 A- 办公建筑 B- 商场建筑 C- 宾 馆饭店建筑 D- 文化教育建筑 E- 医疗卫生建筑 F- 体育建筑 G- 综 合建筑 H- 其它建筑 建筑总面积 必填 空调面积 必填 采暖面积 必填 建筑空调系统形式 必填 A- 集中式全空气系统 B- 风机盘管 ＋新风系统 C- 分体式空调或 VRV的 局部式机组系统 Z