一種新型的決策樹剪枝優(yōu)化算法
大?。?/span>0.55 MB 人氣： 2017-11-30 需要積分：1
目前關(guān)于決策樹剪枝優(yōu)化方面的研究主要集中于預剪枝和后剪枝算法。然而，這些剪枝算法通常作用于傳統(tǒng)的決策樹分類算法，在代價敏感學習與剪枝優(yōu)化算法相結(jié)合方面還沒有較好的研究成果?；诮?jīng)濟學中的效益成本分析理論，提出代價收益矩陣及單位代價收益等相關(guān)概念，采用單位代價收益最大化原則對決策樹葉節(jié)點的類標號進行分配，并通過與預剪枝策略相結(jié)合，設(shè)計一種新型的決策樹剪枝算法。通過對生成的決策樹進行單位代價收益剪枝，使其具有代價敏感性，能夠很好地解決實際問題。實驗結(jié)果表明，該算法能生成較小規(guī)模的決策樹，且與REP、EBP算法相比具有較好的分類效果。
非常好我支持^.^
(0) 0%
不好我反對
(0) 0%