基于贝叶斯推理的决策树模型

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针对决策树(DT)模型缺乏概率背景这一问题,将贝叶斯推理引入DT模型,提出了一种基于贝叶斯推理的决策树(BDT)模型.在假定所含待定参量的先验与似然的前提下,借助贝叶斯推理获得参量的后验,然后运用逆跳马尔科夫链蒙特卡洛算法对后验抽样,最终求出样本属于某一类别的置信度,从而避免了武断判决.BDT模型以抽样代替拆分与剪枝操作,既直观又灵活,同时在抽样时考虑了不同的树结构与递归分割方案,使得分类准确率得以提高.仿真实验结果表明,BDT模型的平均分类准确率与DT模型相比提高了1.7%~3.5%.
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