决策树算法中属性缺失值的研究

• 作者: 巩固 张虹
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 决策树 分类算法 熵 缺失值 数据填充
• 年，卷（期）: 2008,（9）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 242-244
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 3503字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2008.09.089

摘要

如何解决在创建决策树时出现缺失值是决策树算法在规则提取方面的一个重要难题.讨论了决策树分类算法的基本原理后,对于数据集的数据不完整进行了分析,并给出了缺失值的具体解决方法.在创建决策树的过程中对缺失值进行填充时提出了填充缺失值的解决算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张虹	中国矿业大学计算机科学与技术学院	97	788	14.0	22.0
2	巩固	中国矿业大学计算机科学与技术学院	11	140	7.0	11.0