区间值属性的单调决策树算法

发布时间：2017-08-29 01:06

  本文关键词：区间值属性的单调决策树算法

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【摘要】：目前存在的一些区间值属性决策树算法都是在无序情况下设计的,未考虑条件属性和决策属性之间的序关系.针对这些算法处理有序分类问题的不足,提出区间值属性的单调决策树算法,用于处理区间值属性的单调分类问题.该算法利用可能度确定区间值属性的序关系,使用排序互信息度量区间值属性的单调一致程度,通过排序互信息的最大化选取扩展属性.此外,将非平衡割点应用到区间值属性决策树构建过程中,减少排序互信息的计算次数,提高计算效率.实验表明文中算法提高了效率和测试精度.
【作者单位】： 河北大学数学与信息科学学院河北省机器学习与计算智能重点实验室;深圳大学计算机与软件学院;
【关键词】： 区间值属性 单调分类 可能度 单调决策树
【基金】：国家自然科学基金项目(No.61473111,71371063,61170040) 河北省自然科学基金项目(No.F2013201064)资助~~
【分类号】：TP181
【正文快照】： 决策树[1]是机器学习中典型的分类算法之一.从决策树的根结点到叶节点的每条路径都可看成是一条决策规则,通过这一系列规则对数据集进行分类.迭代二叉树3代(Iterative Dichotomiser 3,ID3)[2]、分类算法(Classification 4.5,C4.5)[3]和分类回归树算法(Classification and Regr

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本文编号：750464