基于优化ID3的井漏类型分类算法

• 作者: 付小斌 吴媛媛 李建
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 井漏类型 ID3算法 关联度函数比 属性重要度 多值偏向
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 开发研究与工程应用
• 页码范围: 290-295
• 页数: 6页
• 分类号: TP181
• 字数: 5208字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0049846

摘要

决策树算法用于井漏分类时, 由于井漏数据离散化后多值属性占比较大, 且具有多值偏向的缺点, 分类效果不理想.为此, 提出一种基于改进ID3的AFIV-ID3算法.在ID3的基础上引入属性重要度计算新的信息熵, 属性重要度大小由决策者依靠先验或领域知识决定.在信息增益计算中加入关联度函数比, 对信息增益值做出修正.AFIV-ID3算法克服了ID3多值偏向的缺点, 提高了数据中重要属性的权重, 从而提升井漏类型分类精度.4组UCI数据集和真实井漏数据测试结果表明, 该算法的分类精度优于ID3和C4. 5算法, 并能够将人工经验法不稳定的分类精度提高至约72. 23％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李建	西南石油大学计算机科学学院	47	347	10.0	17.0
2	吴媛媛	西南石油大学计算机科学学院	4	20	2.0	4.0
3	付小斌	西南石油大学计算机科学学院	5	8	2.0	2.0