规则集模型

可以指定选项将决策树转换成规则集： 规则集名称：指定新生成规则集节点的名称 创建节点位置：选择新生成规则集节点的位置，可以选择工作区、GM选项板或两者 最小实例数：指定生成的规则集中保存的规则的最小实例数，低于指定值的规则将不显示 最低置信度：指定形成的规则集中保存的规则的最低置信度，低于指定值的规则将不显示

生成的规则集汇总页签整理了规则集模型生成的结果，以方便进一步分析和使用。

这篇文档详细介绍了53条优化Oracle语句的规则，有助于提升查询性能和系统效率。

生成规则集模型的节点代表了由关联规则建模节点(Apriori or GRI)，或生成C5.0节点，或C&RT节点发现的规则，用于预测特定输出字段。未精炼的规则节点生成的规则集节点可以在流中生成预测。用户可通过图标将规则集节点模型加入流中，并通过右键点击流选择节点放置位置。连接数据后，用户可以使用规则集节点模型进行预测，输入数据需与训练数据相同。执行包含规则集节点的流时，该节点将添加两个新字段，存放预测值和置信度。关联规则集的预测字段前缀为$A-，置信字段前缀为$AC-。C5.0规则集的预测字段前缀为$C-，置信字段前缀为$CC-。C&RT规则集的预测字段前缀为$R-，置信度字段前缀为$RC-。

随着时间的推移，Oracle系统的一些规则集合不断演变和更新。

展示未精炼规则和模型。

分享一个用于ARIMA模型学习的实践数据集，该数据集关联一篇博客中的代码案例，可用于模型学习和测试。

摘要：提出一种改进 Snort 入侵检测系统的规则泛化模型，通过聚类和最近邻泛化等方法增强检测能力，提高了入侵行为检测率，实现了新入侵行为的识别。

知识背景：序列模型 VS 关联规则 序列模型 = 关联规则 + 时间（空间）维度 关联规则： 微软股票下跌 50%，IBM 股票下跌将近 4%。 序列模式： 微软股票下跌 50%，IBM 股票也会在 3 天之内下跌将近 4%。

基于规则的分类方法称为关联分类（AC），通常在数据挖掘中根据监督学习的数据集构造准确的分类器。它提取“If-Then”规则，并将每个生成的规则与两个计算出的参数关联：支持和置信度。当前的AC算法中，每次将规则插入分类器时，相应的训练数据会被丢弃，但实际上这些数据用于计算其他规则的支持和置信度，影响其他较低排名的规则。静态支持和置信度会导致大型、不准确的分类器，因此需要改进支持和置信度的计算方法。