決策樹算法分析-資料下載頁
2025-06-26 10:13本頁面
【正文】 個數(shù)進(jìn)行計算；對于某個連續(xù)性描述屬性， ：(1) 對屬性的取值由小到大進(jìn)行排序。(2) 兩個屬性取值之間的中點(diǎn)作為可能的分裂點(diǎn)，將該結(jié)點(diǎn)上的數(shù)據(jù)集分成兩部分，計算每個可能的分裂點(diǎn)的信息增益。 (3) 計算每一種分割所對應(yīng)的信息增益率，選擇最大的分割點(diǎn)來劃分?jǐn)?shù)據(jù)集。 樹剪枝剪枝方法的主要目的是去掉那些噪聲或異常數(shù)據(jù)，使決策樹具有更泛化能力。剪枝常采用統(tǒng)計度量，剪掉最不可靠的分枝，從而帶來較快的分類，提高樹獨(dú)立于測試數(shù)據(jù)進(jìn)行正確分類的能力。剪枝按其實(shí)施的時間分為兩種方法：事前修剪法和事后修剪法。事后剪枝是由完全生長的樹剪去分枝。通過刪除結(jié)點(diǎn)的分枝，剪掉樹結(jié)點(diǎn)。它在允許決策樹得到最充分生長的基礎(chǔ)上，再根據(jù)一定的規(guī)則，剪去決策樹中的那些不具有一般代表性的葉結(jié)點(diǎn)或分枝。修剪后，被修剪的分枝結(jié)點(diǎn)就成為一個葉結(jié)點(diǎn)，并將其標(biāo)記為它所包含樣本中類別個數(shù)最多的類別。 決策樹算法比較分析基于決策樹算法自提出至今種類不下幾十種。各種算法在執(zhí)行速度、可擴(kuò)展性、輸出結(jié)果的可理解性，分類預(yù)測的準(zhǔn)確性等方面各有千秋。最早提出的CLS算法只是給出了生成決策樹系統(tǒng)的框架，卻沒有具體說明算法的內(nèi)容；ID3算法采用信息熵的增益進(jìn)行屬性選擇，但只能處理具有離散型屬性和屬性值齊全的元組，生成形如多叉樹的決策樹。，能夠直接處理連續(xù)屬性，也能夠處理屬性值空缺的訓(xùn)練元組，它采用信息增益率進(jìn)行屬性選擇。，規(guī)模過于龐大，出現(xiàn)了根據(jù)GINI系數(shù)來選擇測試屬性的決策樹算法，比如CART。 典型決策樹算法比較屬性選擇度量處理連續(xù)屬性剪枝方法是否需要獨(dú)立測試樣本集決策樹結(jié)構(gòu)ID3信息增益離散化分類錯誤是多叉樹信息增益率預(yù)排序分類錯誤否多叉樹CARTGINI系數(shù)預(yù)排序MDL否二叉樹第五章 結(jié)論，比較了幾種典型決策樹算法的優(yōu)缺點(diǎn)。對于相當(dāng)大的范圍內(nèi)的應(yīng)用來說，決策樹分類比其他分類技術(shù)能生成更精確的分類結(jié)果，但是對決策樹分類性能的度量和評價會困難些。即使在樹分類器的每一等級上的分類效果是最優(yōu)的，也不能保證最終的結(jié)果是最優(yōu)的，雖然決策樹算法使用最好的特征進(jìn)行分類，但還是可能存在一些特征對分類很有用，卻沒有用到。如果能把這些特征選擇出來，選擇在每個子集上能夠有效分類的特征，就能有效地減少樹的層數(shù)，對于分類結(jié)果會有很大的提高。參 考 文 獻(xiàn)[1]?！栋选皵?shù)據(jù)挖掘”作用發(fā)揮出來》 [N]。中國國防報。2009[2]王浩?！稊?shù)據(jù)挖掘技術(shù)及應(yīng)用》 [J]。華東理工大學(xué)。2012[3]?！稊?shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其在電子商務(wù)中的應(yīng)用》 [A]。新世界。2010[4]薛紅強(qiáng)。《淺析數(shù)據(jù)挖掘在學(xué)生體質(zhì)健康測試中的應(yīng)用》 [J]。西安航空學(xué)院學(xué)報。2014[5]徐述?！痘诖髷?shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘研究》 [J]?？萍家暯?。2014[6]杜麗英。《基于數(shù)據(jù)挖掘的決策樹算法》 [J]。吉林建筑工程學(xué)院學(xué)報。2014[7]孫柏林。高玨。陳開。《基于校園一卡通的學(xué)生體育鍛煉數(shù)據(jù)挖掘的研究》[J]。中國國防報。2010[8]郭秀娟?！稊?shù)據(jù)挖掘方法綜述》 [J]。吉林建筑工程學(xué)院學(xué)報。2004[9]張成叔?！稕Q策樹分類算法在選課系統(tǒng)中應(yīng)用研究》[J]。新余學(xué)院。2014[10]王全旺,趙兵川?！稊?shù)據(jù)挖掘技術(shù)在Moodle課程管理系統(tǒng)中的應(yīng)用研究》 [J]。電化教育研究。2011[11]欒麗華,吉根林?！稕Q策樹分類技術(shù)研究》[J]。計算機(jī)工程。2004[12]張儒良,王翰虎。《論數(shù)據(jù)挖掘優(yōu)化教學(xué)管理》 [J]。貴州民族學(xué)院學(xué)報(哲學(xué)社會科學(xué)版)。2004[13]唐吉深?！秷D書館數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究現(xiàn)狀述評》 [J]。圖書館界。2011[14]李明江,唐穎,周力軍。《數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及應(yīng)用》[J]。中國新信。2012[15]鄭宏?！稊?shù)據(jù)挖掘可視化技術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn)》[D]。西安電子科技大學(xué)。20
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