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C4.5作为一种重要的决策树算法尚存一些不足之处。针对C4.5对于连续属性最优分割阈值选择比较耗时的缺点,基于Fayyad边界点判定定理,提出一种改进最优阈值选择方法。针对C4.5不具备增量式学习能力的缺点,在改造树结构体的基础上,提出C4.5增量学习的改进方法。
C4.5算法的两点改进
【摘 要】
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C4.5作为一种重要的决策树算法尚存一些不足之处。针对C4.5对于连续属性最优分割阈值选择比较耗时的缺点,基于Fayyad边界点判定定理,提出一种改进最优阈值选择方法。针对C4.5
【机 构】
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江苏工业学院信息科学与工程学院,上海交通大学振动、冲击、噪声国家重点实验室
【出 处】
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江苏工业学院学报
【发表日期】
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2008年04期
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