基于決策樹規(guī)則分類算法的研究(12-15)-wenkub.com
2025-02-28 16:23 本頁面
【正文】 從而說明了我們把規(guī)則的長度加進來作為一個衡量標準，避免了較高質(zhì)量的規(guī)則被忽略，算法具有一定的有效性。,規(guī)則匹配:所謂規(guī)則匹配，就是對于新的對象，在規(guī)則集中查找匹配的規(guī)則，如果只有一條規(guī)則與之完全匹配，即各個屬性值均相等，則將新對象歸至匹配規(guī)則決策值對應(yīng)的類別。 基于類的排序：按照對類的規(guī)則的描述長度由小到大進行排序。然后利用屬性A對當(dāng)前分支結(jié)點進行相應(yīng)樣本集合劃分計算信息增益:,3. 最后，求取信息增益率，其表達式為： 其中， 這個Gainratio(A)值越大，分枝包含的有用信息越多。假設(shè)類別Ci中的樣本個數(shù)為si，期望信息為: 其中pi是任意樣本屬于Ci的概率，并用si/s估計 。 輸出：決策樹。在最終生成的決策樹上，其中每個內(nèi)部節(jié)點表示數(shù)據(jù)集的一個屬性，每個分支代表對該屬性的一個測試輸出，每個葉結(jié)點代表劃分的類別，最頂端節(jié)點為根節(jié)點。,數(shù)據(jù)挖掘的具體過程如下圖所示：,數(shù)據(jù)源,清理/集成 后數(shù)據(jù),選擇/變換 后數(shù)據(jù),模 式,提供可 供挖掘 的知識,清理與 集成,選擇與 變換,數(shù)據(jù) 挖掘,評估與 表示,2.2 分類概念及算法描述,分類的概念：所謂分類，就是對己知現(xiàn)存的類別，建立類別的描述規(guī)則分類器，然后對未知新例的觀察值進行判斷歸類?；跊Q策樹規(guī)則分類算法的研究,報告人：孫秀芳 2010年12月15日,介紹內(nèi)容,研究的主要內(nèi)容 數(shù)據(jù)挖掘及其分類方法概述 C4.5算法 基于規(guī)則排序的決策樹分類算法CABRR的研究,一、研究的主要內(nèi)容,研究的主要內(nèi)容：從決策樹入手，從中提取決策樹規(guī)則，并通過對決策樹規(guī)則進行有效地排序后生成分類器，應(yīng)用于分類預(yù)測。 下圖為分類過程圖：,訓(xùn)練集,分類模型,可接受的 模型,預(yù)測結(jié)果,通過分類算 法建立模型,評估 模型,預(yù)測,未知數(shù)據(jù) 元組,典型的分類算法: 常用的分類方法包括：決策樹分類、關(guān)聯(lián)分類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯分類方法等。 決策樹的生成過程：主要分成兩個步驟:一是生成樹，二是樹的修剪
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