基于可达概率区间的不确定决策树

摘要：

针对不确定数据的概率分布难以获取的客观实际,讨论了缺失概率分布的值不确定离散对象的决策树.定义了(条件)概率区间,并证明了(条件)概率区间是可达概率区间；基于可达概率区间,定义了(条件)熵区间,并给出了求解(条件)熵区间的上/下界的方法；采用条件熵区间作为属性选择度量,提出了一种新的不确定决策树,将以0-1划分对象的决策树扩展到以概率区间分配对象的决策树,这样不仅可以处理缺失概率分布的值不确定离散对象,也可以处理确定离散对象.通过在基于UCI数据集的不确定数据集上的实验,证实了不确定决策树是有效的.

关键词：缺失概率分布的值不确定离散对象、决策树、可达概率区间、条件熵区间

所属期刊栏目：6

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：The National Natural Science Foundation of China under Grant No.61063008;the Natural Science Foundation of Yunnan Province of China under Grant No.2010CD025

在线出版日期：2012-12-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共15页

页码：726-740