【摘 要】
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针对C4.5算法构建特征决策树方法的研究,发现目前方法时常出现准确率低的情况,导致模型使用过程缺乏准确性。为此,在数据挖掘的过程中深入研究C4.5算法,提出一种改进的算法,
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“致密油储层孔隙结构跨尺度多源融合及重构”(编号:51774090)资助
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针对C4.5算法构建特征决策树方法的研究,发现目前方法时常出现准确率低的情况,导致模型使用过程缺乏准确性。为此,在数据挖掘的过程中深入研究C4.5算法,提出一种改进的算法,即C4.5-W算法,该算法的主要思想是通过在C4.5算法中引入参数W,调整属性度量标准信息增益率的取值范围,进而构建决策树模型找出涉案人特征规律进行预测。通过实验表明,该算法在使用过程中能够有效提高预测涉案人的精准率。因此,C4.5-W算法可提高决策树模型的准确率。
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