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基于赤池信息准则的分类回归决策树剪枝算法
被引量:
10
1
作者
杨贵军
孟杰
王双喜
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第A02期147-150,共4页
决策树剪枝可以提高决策树的分类准确度。代价复杂度剪枝(CCP)等常用的剪枝算法,都以降低决策树的误判率作为剪枝依据。引入赤池信息准则(AIC)评价决策树的优良性,并提出了基于AIC的决策树剪枝算法,将分类正确概率和复杂度的综合评价作...
决策树剪枝可以提高决策树的分类准确度。代价复杂度剪枝(CCP)等常用的剪枝算法,都以降低决策树的误判率作为剪枝依据。引入赤池信息准则(AIC)评价决策树的优良性,并提出了基于AIC的决策树剪枝算法,将分类正确概率和复杂度的综合评价作为剪枝依据。通过实例分析,基于AIC的剪枝算法能够得到高分类准确度的决策树,并没有出现过拟合或剪枝不充足等问题。
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关键词
赤池信息准则
代价复杂度剪枝
LOGISTIC回归
决策树剪枝
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职称材料
题名
基于赤池信息准则的分类回归决策树剪枝算法
被引量:
10
1
作者
杨贵军
孟杰
王双喜
机构
天津财经大学
中国
经济统计研究中心
中国农业银行股份有限公司郑州二七支行
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第A02期147-150,共4页
基金
国家社科基金资助重大项目(09&ZD040)
国家自然科学基金资助面上项目(11471239)
天津财经大学研究生科研基金资助项目(2014TCB02)
文摘
决策树剪枝可以提高决策树的分类准确度。代价复杂度剪枝(CCP)等常用的剪枝算法,都以降低决策树的误判率作为剪枝依据。引入赤池信息准则(AIC)评价决策树的优良性,并提出了基于AIC的决策树剪枝算法,将分类正确概率和复杂度的综合评价作为剪枝依据。通过实例分析,基于AIC的剪枝算法能够得到高分类准确度的决策树,并没有出现过拟合或剪枝不充足等问题。
关键词
赤池信息准则
代价复杂度剪枝
LOGISTIC回归
决策树剪枝
Keywords
Akaike Information Criterion (AIC)
Cost-Complexity Pruning (CCP)
Logistic regression
decision tree pruning
分类号
TP311.11 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于赤池信息准则的分类回归决策树剪枝算法
杨贵军
孟杰
王双喜
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014
10
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