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改进的GDBT迭代决策树分类算法及其应用
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摘要：
传统的决策树分类方法有ID3和C4.5,由于单棵决策树的局限性,在训练数据过程中由于属性值的过多容易出现过拟合现象,本文研究使用多颗决策树和Boosting算法结合在一起的GDBT分类方法.GDBT算法是基于回归的思想,对复杂数据有较强的处理能力,且它是由多棵树组成的,构造树不复杂,每次用残差进行调整,保证分类的精确.
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研究主题发展历程
节点文献
分类算法
决策树
GBDT
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
科技视界
主办单位：
上海市科普作家协会
出版周期：
旬刊
ISSN：
2095-2457
CN：
31-2065/N
开本：
大16开
出版地：
上海市
邮发代号：
创刊时间：
2011
语种：
chi
出版文献量（篇）
57598
总下载数（次）
165
总被引数（次）
68345
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