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摘要:
目前关于决策树剪枝优化方面的研究主要集中于预剪枝和后剪枝算法.然而,这些剪枝算法通常作用于传统的决策树分类算法,在代价敏感学习与剪枝优化算法相结合方面还没有较好的研究成果.基于经济学中的效益成本分析理论,提出代价收益矩阵及单位代价收益等相关概念,采用单位代价收益最大化原则对决策树叶节点的类标号进行分配,并通过与预剪枝策略相结合,设计一种新型的决策树剪枝算法.通过对生成的决策树进行单位代价收益剪枝,使其具有代价敏感性,能够很好地解决实际问题.实验结果表明,该算法能生成较小规模的决策树,且与REP、EBP算法相比具有较好的分类效果.
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文献信息
篇名 一种单位代价收益决策树剪枝算法
来源期刊 计算机工程与科学 学科 工学
关键词 代价 收益 剪枝算法 决策树
年,卷(期) 2016,(5) 所属期刊栏目 数据挖掘
研究方向 页码范围 1023-1030
页数 8页 分类号 TP18
字数 6000字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-130X.2016.05.026
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研究主题发展历程
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代价
收益
剪枝算法
决策树
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与科学
月刊
1007-130X
43-1258/TP
大16开
湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院
42-153
1973
chi
出版文献量(篇)
8622
总下载数(次)
11
总被引数(次)
59030
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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