基于决策树学习中的测试生成及连续属性的离散化

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文中介绍并分析了基于决策树学习中的测试评价标准、测试生成机制及连续型属性的离散化等方法和实现技术.通过分析表明,在离散化过程中,采用信息熵最小化启发式能带来较好的效果.与二分离散化方法相比,采用多分离散化方法能从相同的实例集中构造出更好的决策树.
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