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基于均衡系数的决策树优化算法
作者单位:
;1.江西理工大学信息工程学院;2.江西理工大学计算机科学与技术系
摘 要:
针对ID3算法多值偏向及误分类代价被忽视的问题,结合属性相似度和代价敏感学习,提出基于均衡系数的决策树优化算法。该算法既克服了多值偏向,又考虑了误分类代价问题。首先引进属性相似度和性价比值两者的均衡系数,对ID3算法进行改进;然后运用麦克劳林公式对ID3算法进行公式简化;最后将算法改进和公式简化相结合,得到基于均衡系数的决策树优化算法。实验结果表明,基于均衡系数的决策树优化算法,既能够提高分类精度,缩短决策树生成时间,又能考虑代价问题并降低误分类代价,还能克服多值偏向问题。
关 键 词:
ID3算法
属性相似度
代价敏感学习
决策树
均衡系数
DECISION TREE OPTIMISATION ALGORITHM BASED ON EQUILIBRIUM COEFFICIENT
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Keywords:
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