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决策树模型取决于不同的建模算法和剪枝算法，误判率是评价和选择决策树模型的一个重要依据，但误判率最低的模型并不能保证有最大的分类正确的概率。本文提出了一种基于AIC信息准则的决策树模型评价和选择方法，这种方法利用Logistic模型"描述"决策树模型，使决策树这类非线性模型转换为线性模型，进而由AIC值评估和选择决策树模型。实证分析结果表明，基于AIC信息准则的方法可以有效替代和辅助错判率方法评价和选择决策树模型。