决策树ID3算法的分析与改进

发布时间：2018-11-14 12:01

【摘要】：为了弥补ID3算法[1-3]的缺点及不足,设计了一种基于ID3算法的改进算法。它使用修正参数修正信息增益,克服了ID3算法偏向于选择取值较多的属性这一缺点,对连续值的属性进行离散化,解决了连续属性的处理问题,通过有未知值的样本是按照已知值的相对频率随机分布的思想,可以处理缺少属性值的样本。描述了通过改进的ID3算法生成决策树[4]的具体步骤,将改进算法应用到了客户关系管理系统中的客户流失分析问题当中。通过对实验结果的分析比较,得到改进算法与原ID3算法相比具有更高的预测准确率,表明了该算法的有效性。
[Abstract]:In order to remedy the shortcomings of ID3 algorithm [1-3], an improved algorithm based on ID3 algorithm is designed. It uses modified parameters to modify the information gain, overcomes the disadvantage of ID3 algorithm, which tends to select attributes with more values, and discretizes the attributes of continuous values and solves the problem of processing continuous attributes. By using the idea that samples with unknown values are randomly distributed according to the relative frequency of known values, samples lacking attribute values can be processed. This paper describes the concrete steps of generating decision tree [4] by improved ID3 algorithm, and applies the improved algorithm to customer churn analysis in customer relationship management system. Through the analysis and comparison of the experimental results, the improved algorithm has higher prediction accuracy than the original ID3 algorithm, which shows the effectiveness of the algorithm.
【作者单位】： 四川大学计算机学院;
【分类号】：TP181

【参考文献】

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本文编号：2331099