C4.5算法的两点改进

• 作者: 乔增伟 孙卫祥
• 来源期刊: 江苏工业学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 决策树 CA.5 最优阈值 增量式学习
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 信息与计算技术
• 页码范围: 56-59
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3773字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-0411.2008.04.015

摘要

C4.5作为一种重要的决策树算法尚存一些不足之处.针对C4.5对于连续属性最优分割阈值选择比较耗时的缺点,基于Fayyad边界点判定定理,提出一种改进最优阈值选择方法.针对C4.5不具备增量式学习能力的缺点,在改造树结构体的基础上,提出CA.5增量学习的改进方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	乔增伟	江苏工业学院信息科学与工程学院	6	65	3.0	6.0