基于相关系数的决策树优化算法

• 作者: 刘力 董跃华
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: ID3算法 相关系数 决策树 泰勒公式 信息增益
• 年，卷（期）: 2015,（9）
• 所属期刊栏目: 数据挖掘
• 页码范围: 1783-1793
• 页数: 11页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 8552字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2015.09.030

摘要

通过分析ID3算法的基本原理及其多值偏向问题,提出了一种基于相关系数的决策树优化算法.首先通过引进相关系数对ID3算法进行改进,从而克服其多值偏向问题,然后运用数学中泰勒公式和麦克劳林公式的性质,对信息增益公式进行近似简化.通过具体数据的实例验证,说明优化后的ID3算法能够解决多值偏向问题.标准数据集UCI上的实验结果表明,在构建决策树的过程中,既提高了平均分类准确率,又降低了构建决策树的复杂度,从而还缩短了决策树的生成时间,当数据集中的样本数较大时,优化后的ID3算法的效率得到了明显的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董跃华	江西理工大学信息工程学院	27	228	8.0	14.0
2	刘力	江西理工大学信息工程学院	6	44	4.0	6.0