基于粗糙集方法的决策树多值偏向理论分析

• 作者: 何熊熊 朱忠记 章晓 赵松
• 来源期刊: 杭州电子科技大学学报（自然科学版）
• 关键词: 决策树算法 粗糙集 信息增益 多值偏向 属性重要度
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 41-44
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9146.2014.02-010

摘要

ID3决策树算法是构造决策树的重要算法之一,然而实验表明该算法在选择分裂属性时存在着多值偏向问题.以往的大多数学者都是基于实验分析多值偏向问题.该文针对这个问题,基于粗糙集理论及凹函数性质,引入函数重要度概念,从理论上分析多值偏向问题,并分析了属性多值对属性的重要度的影响.最后实验验证该理论分析方法的正确性与可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何熊熊	浙江工业大学信息工程学院	49	267	11.0	13.0
2	朱忠记	浙江工业大学信息工程学院	2	21	2.0	2.0
3	章晓	浙江工业大学信息工程学院	2	21	2.0	2.0
4	赵松	浙江工业大学信息工程学院	3	23	2.0	3.0