决策树C4.5算法的优化与应用

• 作者: 张霄宏 苗煜飞
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: C4.5算法 边界定理 Gini指标 奥卡姆剃刀 再带入估计
• 年，卷（期）: 2015,（13）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 255-258,270
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4640字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1407-0469

摘要

C4.5算法作为目前最具影响力的决策树分类算法，仍存一些不足之处。针对C4.5算法在对连续值属性离散化处理过程中比较耗时的缺点，基于Fayyad和Irani的边界定理，在连续属性离散化之后使用Gini指标代替信息熵对算法进行了化简。针对决策树算法中的过度拟合问题，基于Occam’s razor，采用再带入估计，对算法进行了改进。将上述思想应用于金融借贷数据，实验结果表明，改进的C4.5算法在保证准确率的前提下，执行时间平均降低8.74%，模型复杂度平均降低6.26%，表明了该算法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张霄宏	河南理工大学计算机科学与技术学院	22	106	4.0	9.0
3	苗煜飞	河南理工大学计算机科学与技术学院	1	59	1.0	1.0