10.3969/j.issn.1000-3428.2011.13.020
决策树分类算法研究
ID3算法在选择分裂属性时偏向于选取属性取值较多的属性.针对该问题,引入属性重要性和属性取值数量2个参数对ID3算法的信息增益公式进行改进,从而提高取值数量少但较为关键的属性的重要性,使算法更好地反映实际决策情况,并根据凸函数的性质简化信息熵的计算,提高决策树的构造效率.通过实例介绍改进算法的具体应用方法,证明其性能相比原算法有所提高.
ID3算法、信息增益、属性重要性、属性取值数量、信息熵
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TP301.6(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目709400008;高等学校博士学科点专项科研基金资助项目200801510001
2011-10-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
66-67,70