推荐序一

美国东部时间1986年1月28日上午11时39分，美国挑战者号航天飞机由于发射时右侧航天飞机固体助推器的O形环碎裂，在发射后第73秒时解体并导致参与本次飞行任务的所有7名成员罹难。有关固体火箭助推器设计上的安全隐患，某些决策者已在决策过程中提出过，但由于决策过程的复杂以及数据信息传递的不精确，导致决策失误，最终导致发射失败。

信息并非组织决策过程中的次要构件，决策过程本身也是一个信息传播的过程，或者意义生成的过程。智能问题其实可以分为感知、认知推理和决策三个步骤，而决策是所有智能最终的目标。智能是指在不确定的环境中能采取合适的行动，或者做出合适的选择和决定的能力，也就是决策智能。这里的环境，是指我们试图用人工智能更好地了解、探索、建模和驾驭的物理世界、人类社会等系统。

20多年前，我们就围绕决策支持系统对航天气动设计与优化过程展开了深入研究，通过与专家系统的结合，以知识推理的形式实现了航天气动与故障的快速定性分析，同时发挥了决策支持系统以模型计算为核心解决定量分析问题的优势，充分做到了定性分析和定量分析的有机结合，使得解决问题的能力和范围得到了较大的提升。智能决策支持系统和决策智能是决策支持系统发展过程中的一个新阶段。决策树模型兼具可解释性和快速性的特征，它的“白盒”推理能力对于航天气动设计的智能化具有重要价值，甚至未来还可以探索与专家经验和知识结合的方法，从而为将人工智能有效应用到传统科学的关键问题中提供一种新途径。

本书系统地介绍了各种决策树模型，围绕传统决策树算法，对各种基本概念和核心思想进行了深入浅出的讲解。本书讨论了各类集成学习方法，介绍了决策树与未来人工智能模型的结合途径，并涵盖处理大数据的决策树模型，从中可以看到未来决策树在传统科学研究中将大有用武之地。关于蚁群决策树和深度决策树模型的讨论，让我们相信未来人工智能2.0时代，决策树依然是一种有效的人工智能模型。本书不仅包括对基本原理的介绍和推导，还通过大量的示例一步一步完成计算，帮助读者理解公式。而且，本书侧重于编程实现，提供了大量代码，可以帮助读者进一步学以致用。

相信本书的出版定将推动决策树与智能决策支持系统的研究与应用。

艾邦成

博士，研究员，博士生导师

中国航天空气动力技术研究院副院长

中国空气动力学会高超声速专业委员会主任