基于决策树结构特性的后剪枝技术研究

文章从决策树自身结构出发,总结出了三条后剪枝规则,并通过决策树的树形结构和规则集两种等价的表示方式,讨论了剪枝技术的实现。该方法无需任何其它先验知识,简洁高效,易于实现,易于实现图形化可视界面,且100%拟合训练数据集,可以独立使用,也可以作为其它剪枝算法的基础,从而加快其它算法的收敛速度。

基于决策树理论的数据挖掘模型

提出了一个基于决策树理论的数据挖掘模型，该模型是数据挖掘中对样本进行分类的一种有效方法，它通过采用分级的形式，可以使复杂的分类问题逐步得到解决。在应用模型进行决策分析时,用给定的训练集构造一棵性能良好的决策树，然后选取合适的决策原则得出结论。在本文的最后给出了模型应用于交通领域的一个例子，说明如何在实际中运用该数据挖掘模型。