模糊决策树的等效剪枝研究

• 作者: 王熙照 董彦军
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊决策树 清晰决策树 后剪枝 模糊熵 分类不确定性
• 年，卷（期）: 2006,（7）
• 所属期刊栏目: 数据库与信息处理
• 页码范围: 152-155
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 4344字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.07.048

摘要

基于Min-Ambiguity启发式算法的模糊决策树整个建立过程均是在给定的一个显著性水平参数基础上进行,该参数值的选择对于模糊决策树性能将产生重要影响.文章通过实验研究表明,在某一特定取值区间内,随着该参数值的逐步增大,可以使得模糊决策树在保持提高测试精度的前提下,使树的规模逐步减小,直至到达该参数的最优值,使树成为测试精度达到最优而树规模达到最小的一棵.而再度增大的此参数值(已超出该区间)却会导致树的过度剪枝,使树的测试精度降低.最后,通过相同数据在清晰决策树系统(C4.5系统)后剪枝前后的比较试验进一步证实,在该区间内,逐步增大的此参数值对模糊决策树性能的影响等效于清晰决策树的后剪枝.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王熙照	河北大学数学与计算机学院机器学习研究中心	88	1286	18.0	32.0
2	董彦军	河北大学数学与计算机学院机器学习研究中心	1	12	1.0	1.0