同分布强化学习优化多决策树及其在非平衡数据集中的应用

针对传统决策树在非平衡数据集分类时少数类预测性能出现偏差的问题,提出一种基于强化学习累积回报的属性优化策略即改进型同分布多决策树方法。首先通过同分布随机抽样法对非平衡数据集中的多数类样本进行随机采样,进而对各子集建立单决策树形成多个决策树,各决策树采用分类回归树算法建树,并利用强化学习累积回报机制进行属性选择策略的优化。研究结果表明:提出的基于强化学习累积回报机制的属性优化策略可有效提高少数类被正确分类的概率;同分布多决策树方法可有效提高非平衡数据集整体预测性能,且正类率和负类率的几何平均值都有所提高。