【摘 要】
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单变量决策树算法生成的决策树具有规模庞大、规则复杂且不易理解的不足。采用粗糙集相对核、加权粗糙度的概念和类别因子相结合的方法,提出一种新的决策树生成算法。对于即将生长的节点,若节点样本的类别因子大于给定阈值,则停止生长该节点,如此就有效地避免了划分过细的问题。通过实验说明,该算法比传统的ID3算法生成的决策树更简单、更易于理解、抗噪声能力更强。
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单变量决策树算法生成的决策树具有规模庞大、规则复杂且不易理解的不足。采用粗糙集相对核、加权粗糙度的概念和类别因子相结合的方法,提出一种新的决策树生成算法。对于即将生长的节点,若节点样本的类别因子大于给定阈值,则停止生长该节点,如此就有效地避免了划分过细的问题。通过实验说明,该算法比传统的ID3算法生成的决策树更简单、更易于理解、抗噪声能力更强。
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