逻辑模型树算法性能分析与改进研究

• 作者: 丁香乾 张艺梅 徐硕 王丽丽 贺英
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 逻辑模型树 UCI标准数据集 烟叶综合质量评价数据 赤池信息量准则 模型精度 召回率
• 年，卷（期）: 2014,（23）
• 所属期刊栏目: 软件天地
• 页码范围: 25-28
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 3209字
• 语种: 中文

摘要

逻辑模型树（LMT）算法是基于树归纳和逻辑回归的一种分类算法。为验证 LMT算法的优势，利用3个 UCI标准数据集建模，将 LMT算法与其他决策树方法进行对比分析。针对 LMT算法在建立逻辑回归模型时会导致较高的计算复杂性的问题，研究利用赤池信息量准则改进 LMT算法，提升算法时间性能，避免模型过度拟合。在 UCI标准数据集和烟叶综合质量评价数据中应用改进的 LMT算法进行建模验证，结果表明，该改进方法在模型精度和召回率方面基本优于其他决策树方法，时间性能比改进前提升50%左右，能较好地评价烟叶综合质量。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁香乾	中国海洋大学信息工程中心	99	1107	16.0	30.0
2	贺英	青岛大学自动化工程学院	10	99	4.0	9.0
3	王丽丽		12	13	2.0	3.0
4	徐硕		5	8	2.0	2.0
5	张艺梅	中国海洋大学信息科学与工程学院	1	2	1.0	1.0