C4.5算法的两点改进

摘要：

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.

关键词：决策树、CA.5、最优阈值、增量式学习

所属期刊栏目：20

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2009-04-01（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：56-59