基于信息熵的决策树算法研究及在肺病住院费用分析中的应用

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【摘要】

：

决策树分析就是知识发现的过程,决策树模型的复杂度和预测精度决定了决策树的好坏。决策树是根据启发规则生成的,常见的决策树生成算法有基于信息论的ID3、C4.5算法,但是这些算法在实际应用中都存在着各种不足之处。本文提出了一种基于信息熵的离散化算法I-C4.5算法,以减少C4.5算法在做数据离散化处理时产生计算量偏大的问题。本文将改进的算法I-C4.5应用到了医院对肺病住院费用决策树分析中,并对比分析

【作者】

：

王佳杰

【机构】

：

长春理工大学

【发表日期】

：

2011年03期

【关键词】

：

数据挖掘决策树信息熵 I-C4.5算法

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