基于交互信息的连续值属性决策树学习算法

• 作者: 李华 胡晓绢
• 来源期刊: 南华大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 经验概念学习 决策树 最小信息熵 交互信息 离散化
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 页码范围: 84-87
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 3267字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-0062.2008.02.020

摘要

Fayyad连续值属性决策树学习算法使用信息熵的下降速度作为选取扩展属性标准的启发式,本文针对其易选取重复的条件属性等不足之处,引入属性间的交互信息,提出了一种改进算法--基于交互信息的连续值属性决策树学习算法,它的核心是使用信息熵和交互信息的下降速度作为选取扩展属性标准的启发式.实验结果表明,与Fayyad决策树学习算法相比,该算法降低了决策树中同一扩展属性的重复选取率,实现了信息熵的真正减少,提高了训练精度和测试精度,能构造出更优的决策树.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李华	石家庄铁道学院数理系	31	249	7.0	15.0
2	胡晓绢	石家庄铁道学院电气与电子工程学院	1	1	1.0	1.0