【摘 要】
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针对决策树算法c4．5在处理数据挖掘分类问题中出现的算法低效以及过拟合问题，提出一种改进的TMC4．5算法。该算法主要改进了C4．5算法的分支和剪枝策略。首先，将升序排序后的属性按
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
【基金项目】
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上海市科学计划项目(16111107502,17511107203)
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针对决策树算法c4．5在处理数据挖掘分类问题中出现的算法低效以及过拟合问题，提出一种改进的TMC4．5算法。该算法主要改进了C4．5算法的分支和剪枝策略。首先，将升序排序后的属性按照边界定理，得出分割类别可能分布的切点，比较各点的信息增益和通过贝叶斯分类器得到的概率，使用条件判断确定最佳分割阂值；其次，使用简化的CCP（CostComplexityPruning）方法和评价标准，对已生成决策树的子树根节点计算其表面误差率增益值和S值，从而判断是否删除决策树节点和分支。实验结果表明，用该算法生成的决策树进行
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