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针对传统ID3算法存在多值属性偏向及运算量大的问题,引入粗糙集思想,定义了条件属性的相容度。利用属性的相容度作为分裂数据集的标准,构造决策树,避免传统ID3算法中对数的计算及多值属性的偏向。在3个UCI公共数据集上进行仿真实验,结果表明提出的新属性选择方法具有更高的预测准确率。
决策树ID3新属性选择方法
【摘 要】
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针对传统ID3算法存在多值属性偏向及运算量大的问题,引入粗糙集思想,定义了条件属性的相容度。利用属性的相容度作为分裂数据集的标准,构造决策树,避免传统ID3算法中对数的计
【机 构】
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西安邮电大学通信与信息工程学院
【出 处】
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现代电子技术
【发表日期】
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2018年23期
【基金项目】
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陕西省工业攻关(2016GY-113)~~
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