分支合并對(duì)決策樹(shù)歸納學(xué)習(xí)的影響(存儲(chǔ)版)
【正文】 樹(shù)的算法 》 中提出了一種屬性層次互換的分支合并算法； ? Zengchang Qin 和 Ionathan Lawry在 《 ROC Analysis of a Linguistic Decision Tree Merging Algorithm 》 中研究了一種基于語(yǔ)義的向前分支合并算法。但是兩個(gè)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)又說(shuō)明進(jìn)行分支合并后會(huì)降低樹(shù)的規(guī)模，提高樹(shù)的泛化能力。 近期完成的工作 ? 對(duì)信息補(bǔ)償進(jìn)行實(shí)驗(yàn) ? 提出新的分支合并算法 — 基于最大信息補(bǔ)償分支合并算法 信息補(bǔ)償?shù)膶?shí)驗(yàn) ? 對(duì)信息補(bǔ)償?shù)膶?shí)驗(yàn)主要是基于正例比的分支合并。 進(jìn)一步的工作 ? 下一步的工作就是再找?guī)讉€(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，進(jìn)一步驗(yàn)證信息補(bǔ)償?shù)拇嬖诳赡苄裕? ? 如果 IGComIGLoss0，查看其子孫節(jié)點(diǎn)的信息補(bǔ)償情況； ? 以及深入分析分支合并與信息的關(guān)系。 回顧（ 2） ? 而在進(jìn)行分支合并后，繼續(xù)為合并后的分支選取擴(kuò)展屬性，這個(gè)時(shí)候得到的信息增益，如果大于合并前兩個(gè)分支繼續(xù)選擇擴(kuò)展屬性得到的信息增益的加權(quán)和，那么我們可以說(shuō)信息得到了一個(gè)補(bǔ)償，稱(chēng)作 信息補(bǔ)償 IGCom。 但無(wú)論采用什么樣的分支合并策略 ， 合并后屬性 A的信息增益都不會(huì)增加 。分
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