10.3969/j.issn.2095-0411.2008.04.015
C4.5算法的两点改进
C4.5作为一种重要的决策树算法尚存一些不足之处.针对C4.5对于连续属性最优分割阈值选择比较耗时的缺点,基于Fayyad边界点判定定理,提出一种改进最优阈值选择方法.针对C4.5不具备增量式学习能力的缺点,在改造树结构体的基础上,提出CA.5增量学习的改进方法.
决策树、CA.5、最优阈值、增量式学习
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TP301.6(计算技术、计算机技术)
2009-04-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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