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| 逻辑模型树算法性能分析与改进研究 | |
| 作者单位： | ;1.中国海洋大学信息科学与工程学院;2.中国海洋大学信息工程中心;3.青岛大学自动化工程学院;4.山东临沂烟草有限公司 |
| 摘 要： | 逻辑模型树(LMT)算法是基于树归纳和逻辑回归的一种分类算法。为验证LMT算法的优势,利用3个UCI标准数据集建模,将LMT算法与其他决策树方法进行对比分析。针对LMT算法在建立逻辑回归模型时会导致较高的计算复杂性的问题,研究利用赤池信息量准则改进LMT算法,提升算法时间性能,避免模型过度拟合。在UCI标准数据集和烟叶综合质量评价数据中应用改进的LMT算法进行建模验证,结果表明,该改进方法在模型精度和召回率方面基本优于其他决策树方法,时间性能比改进前提升50%左右,能较好地评价烟叶综合质量。 |
| 关 键 词： | 逻辑模型树 UCI标准数据集 烟叶综合质量评价数据 赤池信息量准则 模型精度 召回率 |
The research on analysis and improvement of logistic model tree |
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| Keywords: | |