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针对决策树构造中存在的最优属性选择困难、抗噪声能力差等问题,提出了一种新的基于变精度粗糙集模型的决策树构造算法。该算法采用近似分类精度作为节点选择属性的启发函数,与传统基于粗糙集的决策树构造算法相比,该算法构造的决策树结构简单,提高了决策树的泛化能力,同时对噪声也有一定的抑制能力。
基于变精度粗糙集的决策树构造改进算法
【摘 要】
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针对决策树构造中存在的最优属性选择困难、抗噪声能力差等问题,提出了一种新的基于变精度粗糙集模型的决策树构造算法。该算法采用近似分类精度作为节点选择属性的启发函数,
【机 构】
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华中科技大学控制科学与工程系
【出 处】
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计算机与数字工程
【发表日期】
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2013年3期
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