特定信息增益决策森林分类器研究

• 作者: 周灵艳 李真 董立岩
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 决策森林 特定信息增益 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2010,（26）
• 页码范围: 111-113,237
• 分类号: TP31
• 字数: 4570字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.26.035

摘要

传统的决策树是利用决策属性的信息增益来进行建模的,而有时决策属性的信息增益是根据属性的不同取值而动态变化的.改进了决策树算法,考虑了决策属性取值不同产生的信息增益的差别.根据决策属性的不同取值创建了基于特定信息增益的决策森林分类模型.实验结果表明虽然决策森林模型的建模过程比决策树复杂,但是具有比较高的分类精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董立岩	吉林大学计算机科学与技术学院	55	566	12.0	22.0
2	李真	吉林大学计算机科学与技术学院	16	61	5.0	7.0
3	周灵艳	吉林大学计算机科学与技术学院	1	9	1.0	1.0