消除属性间依赖的C4.5决策树改进算法

• 作者: 余青松 唐耀先
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: C4.5决策树 信息增益率 依赖度
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 262-265,315
• 页数: 5页
• 分类号: TP3
• 字数: 3890字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2018.03.050

摘要

针对C4.5决策树算法在构造决策树时只考虑属性对类的影响,忽视了属性间相互影响的问题.提出一种改进的决策树算法DTEAT(Decision Tree with Elimination of Attribute Dependency),该算法通过计算属性间的信息增益率来量化属性间相互影响的程度(依赖度).在构造决策树的过程中,计算待分裂属性与其他每个属性的依赖度,将其均值作为选择分裂属性时的主要度量标准之一,从而消除属性间的依赖.实验结果表明,改进后的算法在UCI的样本数据集上的分类准确率有了显著的提升,最高提升了7个百分点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余青松	华东师范大学计算中心	26	381	8.0	19.0
2	唐耀先	华东师范大学计算中心	1	3	1.0	1.0