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ABLE中的决策树算法的模糊因子改进方法 被引量：1
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作者 龙舜 钟衍凡 +1 位作者 蔡建华 王会进 《暨南大学学报（自然科学与医学版）》 CAS CSCD 北大核心 2008年第1期39-42,53,共5页
主体构建和学习环境(ABLE)是IBM开发的用于支持主体建模、构建多主体系统的框架.本文改进了ABLE的决策树算法,在其中计算属性的信息增益时加入一个模糊因子,使算法能更简单、有效地学习.在UCI数据集上的测试结果表明改进后的算法在不降... 主体构建和学习环境(ABLE)是IBM开发的用于支持主体建模、构建多主体系统的框架.本文改进了ABLE的决策树算法,在其中计算属性的信息增益时加入一个模糊因子,使算法能更简单、有效地学习.在UCI数据集上的测试结果表明改进后的算法在不降低精度的前提下,可以生成更简洁的决策树,特别是处理复杂的数据时,可显著降低规则数目. 展开更多
关键词 ABLE 机器学习 决策树 信息增益 模糊因子
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