特定信息增益决策森林分类器研究

摘要：

传统的决策树是利用决策属性的信息增益来进行建模的,而有时决策属性的信息增益是根据属性的不同取值而动态变化的.改进了决策树算法,考虑了决策属性取值不同产生的信息增益的差别.根据决策属性的不同取值创建了基于特定信息增益的决策森林分类模型.实验结果表明虽然决策森林模型的建模过程比决策树复杂,但是具有比较高的分类精度.

关键词：决策森林、特定信息增益、数据挖掘

所属期刊栏目：46

分类号：TP31(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金the National Natural Science Foundation of China under Graat 60275026

在线出版日期：2010-11-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：111-113,237