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基于决策类划分的多变量决策树算法是一种新型的多变量算法。选取较复杂的实例构建训练集,并用新算法构造决策树,验证算法可行性和便捷性。从优化算法和比配分析两细节入手,有效地提升了算法的准确度,进一步降低了算法的时间复杂程度。
决策类划分的多变量决策树实例运算与优化分析
【摘 要】
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基于决策类划分的多变量决策树算法是一种新型的多变量算法。选取较复杂的实例构建训练集,并用新算法构造决策树,验证算法可行性和便捷性。从优化算法和比配分析两细节入手,
【机 构】
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泉州经贸职业技术学院信息系
【出 处】
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齐齐哈尔大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2018年5期
【基金项目】
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福建省教育厅科技项目(JAT171059)
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