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决策树的有效精简
1
作者
吕伟忠
《现代职业教育研究》
2011年第1期87-90,共4页
决策树归纳方法的剪枝过程是为了消除最终生成的决策树对训练集的过度适应以及减少结点的数量,但最终生成的决策树依然过于庞大。而有些应用对于决策树的精度要求不是很高。本文对剪枝过程加以优化,使得在牺牲少量精度的同时结点的数量...
决策树归纳方法的剪枝过程是为了消除最终生成的决策树对训练集的过度适应以及减少结点的数量,但最终生成的决策树依然过于庞大。而有些应用对于决策树的精度要求不是很高。本文对剪枝过程加以优化,使得在牺牲少量精度的同时结点的数量大大减少,从而提高生成规则的可理解性。
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关键词
决策树
剪枝
mdl
分类器
预测精度
c4.5
原文传递
题名
决策树的有效精简
1
作者
吕伟忠
机构
常州轻工职业技术学院
出处
《现代职业教育研究》
2011年第1期87-90,共4页
文摘
决策树归纳方法的剪枝过程是为了消除最终生成的决策树对训练集的过度适应以及减少结点的数量,但最终生成的决策树依然过于庞大。而有些应用对于决策树的精度要求不是很高。本文对剪枝过程加以优化,使得在牺牲少量精度的同时结点的数量大大减少,从而提高生成规则的可理解性。
关键词
决策树
剪枝
mdl
分类器
预测精度
c4.5
Keywords
decision tree pruning mdl classifier forecast precision c4.5
分类号
C934 [经济管理—管理学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
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1
决策树的有效精简
吕伟忠
《现代职业教育研究》
2011
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