基于SVM最优决策面的决策树构造

发布时间：2017-09-18 09:25

  本文关键词：基于SVM最优决策面的决策树构造

  更多相关文章： 决策树 支持向量机 最优决策面逼近 属性重要性度量 属性分割优化

【摘要】：针对决策树与SVM算法融合问题,提出一种基于SVM最优决策面(ODS)构造决策树的方法。通过研究ODS形状位置特征与其属性分类能力的关系以及属性分割点的数目、位置与决策树大小、分类误差的关系,给出基于ODS形状位置特征的属性重要性度量方法与属性最小分割点数的确定方法,进而得出了ODS逼近决策树决策面的误差模型,最终实现ODS对决策树决策面的有效逼近,并用于多类别决策树的构造。典型数据集的计算结果表明,与C4.5算法相比,所提出的决策树构造方法平均分类误差可减少60%以上,显著提高了决策树的泛化能力。
【作者单位】： 南京工业大学计算机科学与信息技术学院;
【关键词】： 决策树 支持向量机 最优决策面逼近 属性重要性度量 属性分割优化
【基金】：江苏省高校自然科学基金(12KJB510007)项目资助
【分类号】：TP181
【正文快照】： 1引言决策树学习是目前机器学习领域的重要学习方法之一,常见决策树算法包括分类决策树算法C4.5、C5等。当前决策树与其它算法融合的方法常用来优化决策树的分类性能[1-4]。支持向量机(support vector machine,SVM)与决策树算法的融合学习可以在样本数量较小的情况下有效的保

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本文编号：874715