【摘 要】
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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值所用的计算时间,减少整体的运行时间。由于
【机 构】
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上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院
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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值所用的计算时间,减少整体的运行时间。由于影响水华生成的因子较多,再利用统计学中的相关系数选出与水华发生的相关性较大的影响因子,提前一步筛选条件属性,进一步缩短运行时长,并且能够保证整体的预测精度。将这种改进了的CART算法用于生成湖体水华预警模型。最后实验结果表明,改进后的水华预警模型能减少运行时长并很好地保证预测的正确率。
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