一种新型决策树属性选择标准

• 作者: 倪春鹏 王正欧
• 来源期刊: 武汉科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 决策树 重要性排序 数据分类
• 年，卷（期）: 2004,（4）
• 页码范围: 437-440
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 字数: 3380字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-3644.2004.04.035

摘要

讨论传统决策树算法中三种常用的基于熵的属性选择标准,提出一种基于属性重要性排序的建立决策树的新方法.该方法在决策树的每个内结点首先依据属性重要性将属性进行排序,然后选择最重要的属性作为分类属性生成决策树,并抽取出规则.与传统的决策树数据分类方法相比,此方法可有效地选择出对于分类最重要的分类属性,增强决策树的抗干扰能力,并提高规则的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王正欧	天津大学系统工程研究所	91	2104	28.0	41.0
2	倪春鹏	天津大学系统工程研究所	4	82	4.0	4.0