【摘 要】
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针对信息增益和信息增益率对属性取值数的偏好,提出了一种调和平均优化选择划分属性的决策树改进算法.首先计算候选划分属性的信息增益,找出信息增益高于平均水平的属性,然后
【机 构】
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南昌大学软件学院,江西中医药大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61562045,61363042),江西省自然科学基金重大项目(20152AXCB20007),江西省高校科技落地计划(LD12038),江西省教育科学“十二五”规划一般课题(15YB005)和江西中医药大学自然科学基金(2013ZR0068)资助项目.
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针对信息增益和信息增益率对属性取值数的偏好,提出了一种调和平均优化选择划分属性的决策树改进算法.首先计算候选划分属性的信息增益,找出信息增益高于平均水平的属性,然后分别计算这些属性的信息增益率和信息增益的调和平均值,从中筛选调和平均值最大的属性,建立分支决策,并用递归方法建立决策树.通过4份不同规模数据实验,利用信息增益、信息增益率、GINI指数以及该文提出的方法作为属性划分的标准,分别考察其准确性在训练集、测试集、10次10折交叉验证(或5次5折交叉验证),以及其平均值.实验结果表明:该方法准确性较好、
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