【摘 要】
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C4.5算法作为目前最具影响力的决策树分类算法,仍存一些不足之处。针对C4.5算法在对连续值属性离散化处理过程中比较耗时的缺点,基于Fayyad和Irani的边界定理,在连续属性离散
【机 构】
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河南理工大学计算机科学与技术学院,中国科学院深圳先进技术研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(No.51274088);河南省教育厅资助项目(No.ITE12103);河南理工大学博士基金(No.B2012-099);河南理工大学矿山信息化省级重点实验室资助项目(No.KY2012-05)
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C4.5算法作为目前最具影响力的决策树分类算法,仍存一些不足之处。针对C4.5算法在对连续值属性离散化处理过程中比较耗时的缺点,基于Fayyad和Irani的边界定理,在连续属性离散化之后使用Gini指标代替信息熵对算法进行了化简。针对决策树算法中的过度拟合问题,基于Occam’s razor,采用再带入估计,对算法进行了改进。将上述思想应用于金融借贷数据,实验结果表明,改进的C4.5算法在保证准确率的前提下,执行时间平均降低8.74%,模型复杂度平均降低6.26%,表明了该算法的有效性。
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