• ISSN 0258-2724
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基于样本选取的决策树改进算法

冯少荣 肖文俊

冯少荣, 肖文俊. 基于样本选取的决策树改进算法[J]. 西南交通大学学报, 2009, 22(5): 643-647.
引用本文: 冯少荣, 肖文俊. 基于样本选取的决策树改进算法[J]. 西南交通大学学报, 2009, 22(5): 643-647.
FENG Shaorong, XIAO Wenjun. Improved Decision Tree Algorithm Based on Samples Selection[J]. Journal of Southwest Jiaotong University, 2009, 22(5): 643-647.
Citation: FENG Shaorong, XIAO Wenjun. Improved Decision Tree Algorithm Based on Samples Selection[J]. Journal of Southwest Jiaotong University, 2009, 22(5): 643-647.

基于样本选取的决策树改进算法

基金项目: 

福建省自然科学基金资助项目(A0310008)

福建省高新技术研究开放计划重点项目(2003H043)

详细信息
    作者简介:

    冯少荣(1964- ),男,副教授,博士研究生,研究方向为并行分布数据库、数据仓库、数据挖掘,E-mail:shaorong@xmu.edu.cn

Improved Decision Tree Algorithm Based on Samples Selection

  • 摘要: 为提高决策树分类算法的精度,通过比较几种经典的决策树分类算法,提出了基于样本选取的改进的决策树分类算法.改进算法基于决策树精度与样本的相关性较大以及决策树只能得到局部最优解的事实,通过反复迭代寻找较优样本,从而在不改变决策树分类算法的前提下,得到较好的决策树分类算法.该算法不针对某个决策树,只利用输入和输出的反馈信息进行迭代,因此通用性较好.实验证明,该改进算法与ID3,C4.5算法平均错误率的比值约为0.82:1.22:0.92.

     

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出版历程
  • 收稿日期:  2008-06-04
  • 刊出日期:  2009-11-12

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