分支合并對決策樹歸納學習的影響-文庫吧在線文庫
【正文】 支合并對決策樹歸納學習的影響 報告人：楊晨曉 主要內(nèi)容 ? 1. 分支合并介紹 ? 2. 分支合并研究現(xiàn)狀 ? 3. 兩種分支合并算法 ? 4. 實驗結(jié)果 ? 5. 一個定理 ? 6. 信息補償 ? 7. 近期完成的工作 分支合并介紹 ? 分支合并是預剪枝的一種，其主要思想是在樹的產(chǎn)生過程中 ， 根據(jù)某種方法將當前 結(jié)點的兩個兒子結(jié)點合并為一個（簡稱分支合并）并繼續(xù)樹的生長 ， 直至完成樹的構(gòu)建。 一個定理 (證明過程省略 ) ? 假定在決策樹的一個非葉節(jié)點上 , 選擇某個屬性 A作為擴展屬性 ,A 的取值范圍是 ， ? 則可以通過某種合并策略可以將 m 個屬性值中的某些進行合并 。并且通過定理的形式證明了不管利用何種分支合并方法，合并后信息增益會減少，我們稱之為 信息丟失 IGLoss。 基于最大 IGCom的分支合并 ? 目前只選擇了 BALANCESCALE和 Heart兩個數(shù)據(jù)集合進行實驗，實驗結(jié)果表示根據(jù)基于最大信息補償?shù)姆种Ш喜⒎椒?，大多?shù)情況下 IGCom0，并且有時可以達到 IGComIGLoss0 ，其預測精度也要高于 ID3。 ? BALANCESCALE 的實驗結(jié)果
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