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一种基于样本选取的决策树改进算法

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研究和比较了几种经典的决策树算法,提出了一种基于样本选取的通用决策树改进算法。该算法基于决策树精度与样本相关性较大以及决策树只能得到局部最优解等事实,通过不断迭代,寻找较优样本。从而在不改变决策树算法的前提下,得到比较好分类的决策树算法。该算法不针对某个决策树,只利用输入和输出的一些反馈信息进行迭代,因此通用性较好。经实验证明,用该方法有效提高了决策树分类算法的精度。

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来源
《2007'信息与通信工程、电子科学与技术、计算机科学与技术、机械工程全国博士生学术论坛》|2007年|522-526|共5页
会议地点西安
作者
冯少荣; 肖文俊;
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作者单位

国务院学位办;

教育部;

西安电子科技大学学报;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类人工智能理论;
关键词
决策树; 样本选取; ID3算法; 迭代;

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