改进决策树相关论文
代价敏感学习是一种新的分类学习,其目标是以获得最小测试代价和误分类代价来建立分类器。本文主要对测试代价敏感学习进行研究。测......
通过多重分形去趋势波动分析方法分析了6种常见的电能质量信号,证明了电能质量信号具有多重分形特征。据此提出基于多重分形去趋势......
由于传统的CART决策树模型存在运行时间较长和预测精度不够等问题。改进CART决策树利用Fayyad边界点判定定理,减少挑选属性最优阈......
常规方法下优化的运输路径虽能完成运输任务,但效率过慢,且总成本较高,导致港口物流的运输效益不理想,为此提出并设计了一种基于改......
随着挖掘支持度的增加,符合要求的临界闭合频繁项集和闭合频繁项集数目会大量增多,导致当前网络数据流动态挖掘算法执行时间过长,......
针对矿区传统的土地复垦适宜性评价方法,运用模糊数学的隶属函数法,对决策树的ID3算法加以改进,建立基于改进决策树的矿区土地复垦......