文件名称:决策树分类的属性选择方法的研究 (2011年)
文件大小:240KB
文件格式:PDF
更新时间:2024-06-10 14:14:30
自然科学 论文
针对ID3算法偏向于选择取值较多的属性作为测试属性的缺点,引入oneR算法选择属性的相关子集进行分类,降低无关属性和重复属性对分类的影响。实验结果表明,与ID3算法相比优化后的方案提高了ID3算法的分类准确率,降低了分类时间,同时克服了ID3算法的取值偏置问题,优化了分类结果。
文件名称:决策树分类的属性选择方法的研究 (2011年)
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自然科学 论文
针对ID3算法偏向于选择取值较多的属性作为测试属性的缺点,引入oneR算法选择属性的相关子集进行分类,降低无关属性和重复属性对分类的影响。实验结果表明,与ID3算法相比优化后的方案提高了ID3算法的分类准确率,降低了分类时间,同时克服了ID3算法的取值偏置问题,优化了分类结果。