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摘要:
决策树是数据挖掘领域的经典算法,应用领域非常广泛.在信用评价任务中,数据之间存在序关系,而传统的决策树算法无法解决这类问题.有序决策树的提出有效地解决了此类问题,能够从中发现新的知识,然而很多任务中属性与决策存在单调关系,并且样本之间无法比较,这影响了有序分类器的性能.因此,文章提出一种改进的有序决策树算法(Rank-DT)并应用于信用评价任务中,实验证明提出的算法改进了传统决策树算法的性能,获得了较好的效果.
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偏好敏感
偏好度
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代价敏感
分类
数据挖掘中决策树算法的探讨
数据挖掘
决策树
内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 面向信用评级的有序决策树算法研究
来源期刊 齐齐哈尔大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 序关系 决策树 信用评价 可比较的
年,卷(期) 2020,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 9-13
页数 5页 分类号 TP181
字数 4071字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 裴生雷 青海民族大学物理与电子信息工程学院 15 68 3.0 8.0
2 周伟 1 0 0.0 0.0
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决策树
信用评价
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齐齐哈尔大学学报(自然科学版)
双月刊
1007-984X
23-1419/N
大16开
齐齐哈尔市文化大街42号
14-103
1979
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