基于WEKA平台的决策树算法比较研究

• 作者: 别致 杨小军 钱鲁锋
• 来源期刊: 舰船电子工程
• 学科: 工学
• 关键词: 决策树算法 C4.5 CART NBTree
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 信息融合技术
• 页码范围: 34-36,97
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3179字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9730.2018.10.008

摘要

决策树是数据挖掘领域广泛研究和应用的一种分类算法,具备计算量小、速度快、分类准确率高、分类规则易于理解等众多优点.论文选取了八个公开的UCI科研数据集,从分类准确率、建模速度、可解释性三个方面对经典的决策树算法C4.5、CART和NBTree进行比较,分析了三个算法各自的原理和优缺点,明确了各算法的适用情况.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨小军	国防大学联合勤务学院后勤与装备信息资源教研室	1	4	1.0	1.0
2	钱鲁锋	国防大学联合勤务学院后勤与装备信息资源教研室	1	4	1.0	1.0
3	别致	国防大学联合勤务学院后勤与装备信息资源教研室	3	15	2.0	3.0