一种面向噪声数据的决策树优化算法研究

陈家俊; 苏守宝; 徐华丽

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针对ID3算法构造的决策树结构复杂、对噪声数据比较敏感等局限性,提出一种新的面向噪声数据的决策树构造算法。算法借鉴变精度粗糙集和尺度函数概念,采用不同尺度下近似分类精度选择测试属性构造决策树,在算法形成过程中利用决策规则的可信度对决策树进行修剪,避免了生成的决策树过于庞大。结果表明,该方法是有效的,能够克服部分噪声数据对决策树的影响,且能满足不同用户对决策精度的要求。

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来源
《安庆师范大学学报：自然科学版》 |2011年第3期|56-60|共5页
作者
陈家俊; 苏守宝; 徐华丽;
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作者单位

皖西学院信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
决策树; 变精度粗糙集; 近似分类精度; 尺度函数; 噪声;

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