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| 结合贝叶斯推理技术的改进决策树研究 | |
| 引用本文： | 滕皓,刘刚,蔡卫东,宗希章.结合贝叶斯推理技术的改进决策树研究[J].山东建筑大学学报,2003,18(3):63-66. |
| 作者姓名： | 滕皓 刘刚 蔡卫东 宗希章 |
| 作者单位： | 1. 济南大学,信息科学与工程学院,山东,济南,250022 2. 山东建筑工程学院,计算机科学与技术系,山东,济南,250014 3. 山东建筑工程学院,设备处,山东,济南,250014 |
| 摘 要： | 决策树是当前预测、决策和数据挖掘中常用的方法之一.通过对决策树的生成过程进行分析,针对现有方法中决策树过度生长带来的弊端,提出了一种结合贝叶斯推理技术思想的决策树的改进方法,并给出了该方法中数据的存储结构和决策树的生成过程.该方法利用数据挖掘所产生的规则对决策树每个分支节点的分裂条件进行判断,一方面能限制决策树生长,另一方面又能帮助选择最优线路,从而使决策效率明显提高. |
| 关 键 词： | 决策支持系统 决策树 贝叶斯推理 |
| 文章编号： | 1003-5990(2003)03-0063-04 |
| 修稿时间： | 2003年5月20日 |
Research on decision tree improvement by Bayes logic |
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