一种基于MMTD的决策树算法的研究

• 作者: 朱俚治
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: MMTD 决策树 信息熵 信息增益 ID3算法
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 算法与分析
• 页码范围: 839-843
• 页数: 5页
• 分类号: TP393
• 字数: 4437字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2017.05.011

摘要

决策树是一种常用的分类算法,自从ID3算法出现以来相关人员对该算法进行了不同程度的改进,由此出现了多种决策树算法.在决策树生成之时都采用递归算法来实现决策树结点的分裂,如果结点的信息增益越大,那么该结点被分裂的几率就越大.目前的ID3算法和C4.5算法中的信息增益成为结点是否被分裂的重要依据,因此根据决策树的结点进行分裂时信息增益所起作用的特点,论文提出了另外一种衡量信息增益大小的算法,该算法具有衡量公式以及核心算法——MMTD算法,论文的创新之处在于将MMTD算法在决策树中进行首次应用,并且在以MMTD为核心算法的基础之上,实现了对信息增益大小的衡量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱俚治	南京航空航天大学信息中心	80	75	4.0	4.0