【摘 要】
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采用决策树方法对客票数据及行车安全数据进行分析时，发现在训练数据集的主类类属分布不平衡的情况下，无法对数据量占相对少数的小类属数据进行描述，究其原因在于现有决策树方法
【机 构】
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中国铁道科学研究院电子计算技术研究所
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采用决策树方法对客票数据及行车安全数据进行分析时，发现在训练数据集的主类类属分布不平衡的情况下，无法对数据量占相对少数的小类属数据进行描述，究其原因在于现有决策树方法的节点类标号标示采用的是“多数表决”的方式。为此，本文提出关键度度量的概念，用于改进决策树的叶节点竞争机制，旨在改进决策树方法在解决弱势类属在数据建模分析中公平获得“发言权”的问题。算例表明，这种改进较好地解决了偏类数据集的数据分析问题。
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