【摘 要】
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在基于粗糙集模型的决策树生成算法中，由于分类的精确性，导致生成算法在对实例进行划分时往往过于细化，无法避免少数特殊实例对决策树造成的不良影响，使得生成的决策树过于庞大，不
【机 构】
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北京科技大学信息工程学院,广西师范大学计算机系
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在基于粗糙集模型的决策树生成算法中，由于分类的精确性，导致生成算法在对实例进行划分时往往过于细化，无法避免少数特殊实例对决策树造成的不良影响，使得生成的决策树过于庞大，不便于理解，同时也降低了其对未来数据的分类和预测能力。针对上述问题，该文给出一个新的基于粗糙集模型的决策树生成算法，引入了抑制因子。对即将扩张的结点，除了常用的终止条件外，再加入一个终止条件：若样本的抑制因子大于给定的阈值，便不再扩展该结点。有效地避免了划分过细的问题，也不会生成过于庞大的决策树，便于用户理解。
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