IBLE决策树算法在牙病案例诊断中的应用

尽管在数据挖掘中ID3算法占有非常重要的位置。但是,在应用中ID3算法存在不能够处理连续属性、计算信息增益时偏向于选取取值较多的属性等不足。为此,一种改进型决策树算法IBLE被提出,它主要是利用信息论中信道容量的概念作为对实体中选择重要特征的度量。用多个特征组合成规则的结点来判别实例,能够更有效地正确判别。将此算法应用于口腔疾病的诊断中,实验结果表明这种算法具有很强的识别能力,对牙病案例的诊断起到很好的辅助诊断作用。