基于均衡系数的决策树优化算法

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。

DECISION TREE OPTIMISATION ALGORITHM BASED ON EQUILIBRIUM COEFFICIENT