CDC与REP结合的决策树剪枝优化算法

为改善剪枝算法单一的事前剪枝或事后剪枝导致分类响应时间长、准确度低的问题,在REP事后剪枝的基础上,提出一种CDC与REP结合的决策树剪枝优化算法。使用CDC算法在生成决策树的同时,利用左右子树节点差异比来排除部分非叶子节点,决策树生成后再通过REP算法对决策树进一步剪枝。实验结果表明,该算法可避免庞大决策树的生成过程过于细化导致过于拟合的现象,与其他算法相比,能减少分裂时间,提高决策树分裂的正确率。