ID3决策树算法的改进研究

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浅谈ID3决策树算法与改进算法对比

Abstract:ID3 algorithm is the most significative decision tree algorithm,and it applied to many areas.ID3 algorithm has distinct advantages,but its disadvantages are prominent also.Many scholars improved it and achieved some good results.The article firstly introduced the algorithm and its good and bad points,secondly summarized and analysised some last improved algorithm,finally broght up that it’s necessary to improve ID3 algorithm futher. Key words:ID3 algorithm, C4.5 algorithm,IBLE algorithm,grey relational degeree,rough set 引言决策树分类方法是一种有效的数据挖掘方法，Quinlan 提出的 ID3 算法是最有影响的一种决策树生成算法，它已经广泛的应用于各种领域。该算法将信息论引入到了决策树算法中，把信息熵作为选择测试属性的标准，对训练实例集进行分类并构造决策树，其关键是选择何种属性作为依据来对整个实例空间进行划分。该算法优点多，但是缺点也较为突出。目前针对其各个方面的缺点，学者们提出了各种改进方法，达到了一定的改进效果，对其进一步应用起到了一定的推动作用。 1 ID3 决策树算法简介 ID3 算法采用自顶向下的方法来学习。采用信息增益量（互信息）作为属性选取的标准。设当前训练样本集： S ，有 s 个样本； A 是训练样本集的一个描述 0 属性，取值为 A1 ， A2 ，…， An ； C j 为决策分类属性，具有 m 个不同值，定义了

ID3算法及其改进

ID3算法及其改进ID3算法的核心思想是选择信息增益最大的属性来进行分类。

具体而言，算法通过计算每个属性的信息增益（即在已知属性值的条件下，对分类结果的不确定性减少的程度），并选择具有最大信息增益的属性作为当前节点的划分标准。

然后重复此过程，将数据集根据不同属性的取值进行划分，直到生成一个完整的决策树或无法继续划分。

然而，ID3算法在实际应用中存在一些问题，例如对于具有较多取值的属性，它倾向于选择该属性进行划分，导致决策树过于复杂；同时，ID3算法对缺失值和连续属性处理较为困难。

针对这些问题，研究者提出了一系列的改进方法。

1.C4.5算法C4.5算法是ID3算法的改进版本，它通过引入信息增益率来解决ID3算法对取值较多的属性过度偏好的问题。

信息增益率考虑了每个属性划分带来的平均信息增益，并以此来选择划分属性。

此外，C4.5算法还可以处理缺失值和连续属性。

2.CART算法CART（Classification and Regression Trees）算法是一种常用的决策树算法，不仅可以用于分类问题，还可以用于回归问题。

与ID3算法不同，CART算法采用基尼指数（Gini index）来衡量属性划分的纯度，以找到最优的属性划分点。

3.剪枝为了防止过拟合现象的发生，决策树算法通常需要进行剪枝。

剪枝策略可以分为预剪枝和后剪枝两种。

预剪枝是在构建决策树时就预先设定一个阈值，当节点划分后信息增益小于阈值时即停止划分，以避免过度拟合。

后剪枝则是在构建完整决策树之后，通过剪除一些子树或合并一些叶子节点来提高泛化能力。

4.集成学习集成学习可以提高决策树的性能和稳定性。

常用的集成学习方法有随机森林（Random Forest）和梯度提升树（Gradient Boosting Tree）。

随机森林通过构建多个决策树，并通过投票或平均法来确定最终分类结果。

梯度提升树通过迭代地构建决策树，并根据上一棵树的残差来调整样本的权重，以逐步提高模型的预测能力。

数据挖掘决策树ID3算法优化

数据挖掘决策树ID3算法优化数据挖掘决策树ID3算法是一种非常经典的基于信息增益的算法，用于解决分类问题。

虽然ID3算法具有简单、易于理解的优点，但也存在一些问题，如对于连续特征的处理不方便，对于缺失值的处理较为困难等。

本文将对ID3算法进行优化，以提高算法的鲁棒性和性能。

首先，ID3算法对连续特征的处理相对困难。

在ID3算法中，采用的是信息增益作为选择划分特征的依据，而对于连续型特征，信息增益的计算存在困难。

为了解决这个问题，可以引入基于连续数据的离散化技术。

离散化是将连续型特征转化为有限个离散值的过程。

常用的离散化方法包括等宽法和等频法。

等宽法是将连续型特征的取值范围平均分成K个区间，然后将特征的取值映射到相应的区间。

等频法是将连续型特征的值从小到大排序后，分成K个大小相等的区间。

离散化后，就可以像处理离散型特征一样来计算信息增益了。

其次，ID3算法对缺失值的处理不方便。

在现实的数据集中，经常会存在缺失值。

ID3算法中将缺失值视为一种特殊的取值，这会影响到信息增益的计算。

为了解决这个问题，可以考虑使用缺失值的众数或平均值来进行填充。

另外，在计算信息增益时，还可以加入缺失值的分支，并计算其对信息增益的贡献。

这样可以提高ID3算法对于缺失值的处理能力。

此外，由于ID3算法是自顶向下的贪心算法，容易陷入局部最优。

为了提高决策树的泛化能力，可以采用剪枝技术。

剪枝是通过去掉一些子树来减小决策树的复杂度，提高决策树的泛化能力。

常用的剪枝方法有预剪枝和后剪枝。

预剪枝是在构建决策树过程中，在每个节点处先进行一次估计，如果剪枝后的决策树性能不会比原树差，则进行剪枝操作。

后剪枝是在构建决策树结束后，通过遍历决策树的所有子树，将子树进行剪枝。

剪枝时使用交叉验证的方法，通过估计剪枝后的决策树在独立测试集上的性能来判断是否进行剪枝操作。

最后，对于处理大规模数据集时，ID3算法的性能较差。

ID3算法的时间复杂度为O(N^2)，其中N是训练样本的数量。

ID3改进算法的研究

测试属性，则这些子集就是从代表样本集．的节点ｓ生长出来的新的叶子节点。ｓ是子集ｓ中类别为设，Ｃ的样本数，则根据Ａ划分样本的信息熵由下式给
出：
信息增益是基于信息论中熵的概念。熵是对事
件对应的属性的不确定性的度量。一个属性的熵越
大，它蕴含的不确定信息越大，越有利于数据的分类。Ｉ３Ｄ总是选择具有最高信息增益（或最大熵）的
属性作为当前结点的测试属
…，）ｓ，
其中，
…，）一∑ ｐｌ２。；ｓ＝ｇｐ）＝ｏ（ｐ
短，生成的决策树平均深度较小，而提高分类使从速度和准确率。
ｍ）设ｓ是类ｃ中的样本数。。相关定义如下：
对一个给定的样本分类所需的期望信息由下式
给定：
Ｉｓ …，）一∑ ｐｏｐ，（，１ｓ＝ｌｇｌ２
２Ｉ３Ｄ算法的优劣
Ｉ３法通过不断的循环处理，到找到一棵Ｄ算直完全正确的决策树，从顶向下归纳形成了一组类并
性质２若厂）是区间，上的凸函数，（则
Ｖ１２ … ，，， ∈ ，１２ … ，，，，＞０，ｌ＋２＋
２１年６月０１
廊坊师范学院学报（自然科学版）
ＪｕｎｌｆＬｎｆｇＴａｈｒＣＨｇ（ａｕｎｃｎｅＥｉｏ）ｏｒａｏａｇａｅｃｅｓｏｅｅＮｔｒａＳｉｃｄｔｎｎｌｅｉ

改进的ID3决策树分类算法在成绩分析中的应用研究的开题报告

改进的ID3决策树分类算法在成绩分析中的应用研究的开题报告一、研究背景和意义随着信息化技术的不断发展和普及，数据量不断增大，如何从海量数据中挖掘出有价值的信息，已经成为当今数据领域一个重要的研究领域。

决策树算法是一种典型的分类算法，简单易懂，具有较好的可解释性，因而被广泛应用于数据挖掘、机器学习等领域。

ID3决策树算法是目前应用最广泛的决策树算法之一，但在实际应用中还存在一些问题，如容易出现过拟合的情况，对连续属性的处理不够灵活等。

因此，对ID3决策树算法进行改进，提高其分类性能和适应性，具有很大的研究价值和意义。

在教育领域，成绩分析是一项重要的工作。

学生的学习成绩直接影响到其升学、就业等方面的选择。

如何通过成绩分析找出学习成绩不佳的学生，及时采取措施帮助其提高学习成绩，对于学生的成长、发展具有重要的意义。

采用决策树算法对学生的成绩数据进行分析和分类，有助于精准地找出学习成绩不佳的学生，对教育教学的改进和提高具有积极作用。

二、研究内容和方法本文主要研究改进的ID3决策树算法在成绩分析中的应用。

具体内容包括以下几个方面：（1）分析ID3决策树算法的原理和流程，指出其存在的问题及局限性。

（2）介绍改进的ID3决策树算法，并对其进行详细的分析和解释。

（3）利用改进的ID3决策树算法对学生的成绩数据进行分类和分析，并与传统的ID3决策树算法进行对比分析。

（4）对实验结果进行分析和探讨，比较两种算法的分类准确率、过拟合程度等指标，验证改进的ID3决策树算法的有效性和优势。

本文采用实证研究的方法，利用Python编程语言和相关的数据挖掘工具对成绩数据进行处理和分析，对比分析改进的ID3决策树算法与传统ID3决策树算法的性能差异。

具体方法包括：数据采集、数据预处理、特征选择、训练模型、测试评估等步骤。

三、预期研究结果预计本文能够实现以下几个目标：（1）深入研究ID3决策树算法原理，分析其存在的问题，并引入一定数学理论进行具体分析。

《2024年决策树ID3算法的改进研究》范文

《决策树ID3算法的改进研究》篇一一、引言决策树算法是一种常用的机器学习算法，广泛应用于分类问题。

ID3（Iterative Dichotomiser 3）算法作为决策树算法的一种，具有简单易懂、易于实现等优点。

然而，随着数据集的复杂性和规模的增加，ID3算法在处理某些问题时存在一定局限性。

本文旨在研究ID3算法的改进方法，以提高其准确性和效率。

二、ID3算法概述ID3算法是一种基于信息增益的决策树生成算法。

它通过计算各个特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为当前节点的划分依据。

然后，根据该特征的不同取值将数据集划分为子集，为每个子集生成新的决策树节点。

重复上述过程，直到满足停止条件（如所有样本属于同一类别或所有特征已用完）。

三、ID3算法的局限性尽管ID3算法具有诸多优点，但在实际应用中仍存在一些局限性。

首先，ID3算法在处理具有连续特征的数据集时效果不佳。

其次，对于某些高维数据集，ID3算法容易过拟合。

此外，ID3算法在选择划分特征时未考虑特征之间的关联性，可能导致生成的决策树不够简洁。

四、改进方法针对ID3算法的局限性，本文提出以下改进方法：1. 连续特征处理：针对连续特征，我们可以采用离散化处理方法。

具体地，可以根据数据的分布情况将连续特征划分为若干个区间，将每个区间内的值视为一个整体进行划分。

这样可以更好地处理具有连续特征的数据集。

2. 特征选择优化：为了降低过拟合风险和提高决策树的简洁性，我们可以采用基于特征关联性的方法进行特征选择。

例如，可以利用互信息等指标来衡量特征之间的关联性，优先选择与目标变量关联性较强的特征进行划分。

3. 剪枝策略：剪枝是防止过拟合的有效手段。

我们可以在决策树生成过程中引入剪枝策略，如预剪枝和后剪枝。

预剪枝是在决策树生成过程中提前停止树的生长，后剪枝则是在已生成的决策树上进行剪枝操作。

通过适当的剪枝策略，可以有效提高决策树的泛化能力。

五、实验与分析为了验证改进后的ID3算法（以下简称Improved ID3）的有效性，我们进行了多组实验。

ID3决策树算法的改进研究

取值没有确定的大小关系，则说明该决
法，但其存在多值偏向性等问题，文中根据
相似性原理，科进曩性韪近度概念，以描述
曩性和决策分类曩性的分类样本数曲韪近程度确定测试曩性，构建决策树，并对１Ｄ５算法和改进算法丁１５法的多值偏向性问题和＿１算）测试预测率进行了理论和实验的验证。
（）５
并且令Ａ，＝（，，ｎ）因此ＡＡ，＝１２ …，－１。ｉ
具有ｍ个不同值，定义ｍ个不同类Ｃ（：，．１ｊ２ …，，Ｃ是Ｓ当中类Ｃ的样本数，对，ｍ）；．
Ｃ．一Ｃ，Ｃ从大到小进行排序得到，Ｃ，，…，
把Ｉ算法分别作用在Ａ和Ａ上得Ｄ３
ｇｉ（ ‘一ａｎｄ＝ａｎＡ）ｇｉ（）
（～（‘一，（）Ｅ）ＥＡ），ＥＡ）（一）（一（‘ ）：
下结果：
（５）
因为，（１，ｎ１，所以有如＝． …，一）２印Ａ一ａ（）ｐＡ’ ）∑ｐ，《）ｇｂＡ＝（（一（（１，））
定义：
２Ｉ算法和ＴＩ算法的多值偏向．３Ｄ－Ｄ３ＰＣ（性分析ＰＣ／Ｓ中描述属性为Ａｉ策分（＿Ａ）是决
２１多值偏向性问题的理论．首先，设Ａ是某训练样本集的一个描述属性，它的取值为Ａ，Ａ，，…Ａ，同时为该样本集 “ 创造 ”另外一个属性Ａ，它的取值为Ａ．，Ａ，，… ，Ａ，Ａ
・

决策树ID3算法及其改进算法研究

１Ｉ３算法基本思想Ｄ
２ｌＤ３算法的优缺点
Ｉ３算法是由ＱｉｌＤｕｎａ出的一种归纳学习算法，ｎ提它可以从一个训练例子集合中归纳出知识，抽取出的知识以决
Ｉ３算法通过不断的循环处理，Ｄ直到找到一棵完全正确
的决策树，并从顶向下归纳形成了一组类似Ｉ－ＨＮ的规ＦＴＥ
下式给出：
３１函数的凹凸性．
定理１设ｆ）［ｂ上连续，（）（在ａ】ｘ，在内具有一阶和二
阶导数，么那
１若在（）ｆ（＞，ｆ）ａ］）内，）０则（在［ｂ上的图形是凹的；ｘｘ，２若在（）ｆ（＜，ｆ）ａｂ的图形是凸的。）内，。）０则（在［］．ｘｘ＇上
性质１若ｆ）在区间Ｉ是凸函数，， ∈Ｉｘ上ＶＸＸ，ｌ２ ∈ （，）０１，则有：
ｆ１（一）ｘ ≤ｆｘ（一）（＋ｌ）１ｆ１【ｔ１ｘｘ（ｌｊ＋
ＥＡ＝（）∑
；＝Ｉ
Ｓ
Ｉｊ，）（ …ｓｓ【 ’
决策树Ｉ３法及其改进算法研究Ｄ算
（常州信息职业技术学院，江苏常州２３６）１１４
摘要：本文主要研究决策树ＩＤ３算法及其改进算法，阐述了ＩＤ３算法的基本思想及存在的不足，由此引出根据Ｉ并Ｄ３
算法中的信息增益计算原理的特点，利用凸函数的性质简化信息增益的计算，高了Ｉ３算法中信息增益的计算效率。提Ｄ关键词：Ｉ３算法；Ｄ改进；成绩中图分类号：Ｐ１Ｔ３２文献标识码：Ａ文章编号：６３３３（０１０ — ９１０１７ — ２１２１）４００ — ３

决策树ID3算法的分析与改进

ＡｎｌｓｓａｄｉｒｖｍｅｔｆＤ３ｄｃｓｏｅｌｏｉｍａｙｉｎｍｐｏｅｎｅｉｉｎｔｅａｇｒｔｏｌｒｈ
ＷＡＮＧａ．ｉＪＡＮＧ — ｉｇＸｉｏｗｅ，ＩＹｕｍｎ
（ｃｏｌｆｏｕｅｃｎｅＳｃｕｎｎｖｒｔＣｅｇｕ６６，Ｃｉ）ＳｈｏｏｍｐｔＳｉｃ，ｉａｉｓｙｈｎｄ１０４ｈｎＣｒｅｈＵｅｉ，０ａ
样本是按照已知值的相对频率随机分布的思想，以处理缺少属性值的样本。可描述了通过改进的ＩＤ３算法生成决策树的具体步骤，改进算法应用到了客户关系管理系统中的客户流失分析问题当中。通过对实验结果的分析比较，得到改进算法将
计算机工程与设计Ｃｍｕｒｎｉｅｎｄｅｇ２１，ｏ．，ｏ３６ｏｐｔＥｇｅｒｇｎＤｓｎｅｎｉａｉ０１Ｖ１２Ｎ．０９３９
ห้องสมุดไป่ตู้
决策树Ｉ３Ｄ算法的分析与改进
王小巍，蒋玉明
（川大学计算机学院，四川成都６０６）四１０４
与原ＩＤ３算法相比具有更高的预测准确率，明了该算法的有效性表
关键词：数据挖掘；决粜树；ＩＤ３算法；聚类；剪枝中图法分类号：Ｐ０．Ｔ３１６文献标识码：Ａ文章编号：００７２２１）９３６ —４１０ —０４（０１０－０９０
ＡｂｔａｔＡｃｏｄｎｅｓｏｔｏｎｓｏｅＩｌｏｉｈｓｒｃ：ｃｒｉｇｔｔｈｒｍｉｇｆｈＤ３ａｇｒｍ，ａｒｖｄａｇｒｈｉｄｓｇｅａｅｎｔｅＩｌｏｔｍ．ＴｈｓｏｈｃｔｔｎｉｍｐｏｅｌｏｔｍｅｉｎｄｂｓｄｏＤ３ａｇｒｈｉｓｈｉｉａｇｒｈｏｒｃｅｉｆｒｔｎｇｉｙｕｉｇａｍｏｉｅａａｔｒａｄｏｅｃｍｅｔｅｄｓｄａｔｇａａｓｔｅｅｔｈｔｉｕｅｈｓｌｏｉｔｍｃｒｅｔｈｏｍａｉａｎｂｓｄｆｄｐｒｍｅｅｎｖｒｏｉａｖａｅｔｔｉｏｓｌｃｅａｔｂｔａｔｎｏｎｉｈｎｈｂｔｒｍｏｅｖｌｅａｄｔｅｄｓｒｔｆｏｔｕｕｒｐｒｉｓｔｏｖｅｐｏｌｍｆｅｃｎｉｕｕｔｉｕｅ．Ａｓｆｒｔｅｉｅａａｌｆｒａｕｎｉｃｅｅｏｎｉｏｓｐｏｅｅｓｌｅｔｒｂｅｏｏｔｏｓａｔｂｔｓｈｃｎｔｏｈｈｔｎｒｏａｔｔａｓｍｐｅｏｈｄｈｕｋｏａｕｃｏｄｃｔｅｋｏａｕｓｆｈｌｔｅｆｅｕｎｙｏｒｄｍ，ＩｃｎｄａｔｅｍｉｓｎｔｉｕｅｖｌｅｎｎｗｎｖｌｅｉｉａｃｒａｅｗｉｔｎｗｎｖｌｅｔｅｒａｉｑｅｃｆａｏｓｎｎｈｈｏｅｖｒｎｔａｅｌｈｔｓｉｇａｔｂｔａｕｓｗｉｈｒｏｅｓｍｐｅＬａｔｅｃｉｅｅｓｅｓｔａｏｔｅｅａｅｄｃｓｏｅｙｔｅｍｏｉｅＤ３ａｇｒｈ．Ｔｅｉｒｖｄａｇｒｈｉｆａｌ．ｈｔｓｄｓｒｂｄｔｔｐｔｗｏｇｎｒｔｅｉｉｎｔｅｂｄｆｄＩｌｏｔｈｈｈｒｈｉｉｍｈｍｐｏｅｌｏｔｍｓｉａｐｉｄｔｅａａｙｉｏｕｔｍｅｓｅｃｓｏｒｒｌｔｎｈｐｍａａｅｎｙｔｍ．Ｔｒｕｈｔｅｃｍｐｒｓｎｏｅｅｐｒｍｅｔｌｐｌｔｌｓｓｆｓｏｒｌｔｎｔｕｔｍｅｅａｉｓｉｎｇｍｅｔｓｅｅｏｈｎｃｏｉｈｏｓｈｏｇｏａｉｏｆｈｘｅｈｔｉｎａｒｓｌ，ｔｅｉｒｖｄａｇｒｈａｉｈｒｏｅａｔｃｕａｙｔａｅｏｇｎｌＤ３ａｇｒｈｅｕｔｓｈｍｐｏｅｌｏｉｔｈｓａｈｇｅｒｃｓａｃｒｃｎｔｒｉａｌｏｔｍ．Ｆｎｌ，ｔｅｆａｉｉｉｆｈｔｏｍｆｈｈｉＩｉｉａｌｙｈｅｓｂｌｙｏｔｅｍｅｄｉｔｈｓｖｌａｅｙｐａｔａｐｌａｉｎａｉｔｄｂｒｃｉｌｐｉｔ．ｄｃａｃｏ

决策树ID3算法的研究和改进

By Yang Ying
Supervisor: Prof. Chai Xin
November 2011
原创性声明
本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导下，进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本学位论文不包含任何他人或集体已经发表的作品内容，也不包含本人为获得其他学位而使用过的材料。对本论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人或集体，均已在文中以明确方式标明。本学位论文原创性声明的法律责任由本人承担。
第二章决策树理论及 ID3 算法局限性分析........................................................................... 5
§ 2-1 决策树理论分析................................................................................................................................. 5 2-1-1 关于决策树 ................................................................................................................................... 5 2-1-2 决策树生成过程 ........................................................................................................................... 6 2-1-3 由决策树抽取分类规则 ................................................................................................................ 7 § 2-2 决策树 ID3 算法分析 ........................................................................................................................ 9 2-2-1 关于信息论 .................................................................................................................................... 9 2-2-2 ID3 算法主要部分 ....................................................................................................................... 10 2-2-3 ID3 算法的不足之处 ................................................................................................................... 12 2-2-4 ID3 算法改进与优化的思路 ....................................................................................................... 12 § 2-3 本章小结........................................................................................................................................... 12

决策树ID3算法分析及改进

ｃｌｇｅｄｌｏｔｍｓｇｉｄｃｖｅｒｉｇａｇｒｈ，ｔｅｇｅｄｌｏｔｍｓｎｅｒｃｒｉｅｍｅｏｓｄｔａｒｅｙａｇｒｉｈｕｉｎｕｔｅｌａｎｎｌｏｔｍｈｒｅｙａｇｒｎｉｉｉｈｕｉｇｔｅｕｓｖｔｄｕｅｏｈｈ
ＡｎｌｓｓａｄＩｐｏｅｎｆＩｃｓｏｅｇｒｔｍａｙｉｎｍｒｖｍｅｔＤ３ＤｅｉｉｎＴｒｅＡｌｏｉｏｈＷＡＮＧｈｎＳｅｇ
（ｎｕｏａｉａｏｅｅｏｅｎｅＴｃｎｌｙｉ’ａ３０１ｈｎ）ＡｈｉＶｃｔｎｌｌｇｆｓｅｈｏｇ，Ｌｕｒ２７１，ＣｉａｏＣｌｆＤｅｏｔ
摘
要：决策树通过对获取的样本数据属性使用信息论知识原理进行解析和归纳，最终形成
类似于流程图的树型结构形式。Ｉ３Ｄ算法是典型采用贪心算法的归纳学习算法，其使用递归方式采用贪心算法来生成决策树。与其他分类技术算法比较，Ｉ３算法有着自己的优势，但在实际应Ｄ用中，采用决策树Ｉ３算法进行分类时，需要先对数据进行一些处理或改进。Ｄ关键词：数据挖掘；决策树；Ｉ３算法Ｄ中图分类号：Ｔ３１１文献标志码：Ａ文章编号：１７ — ８Ｘ（０２４— ０７— ３Ｐ１．３６１３０２１）００００
程图的树型结构形式。树型结构节点为样本的属
益，作为特征判别能力的度量，并提出的Ｉ３算Ｄ法。这种算法对对象分类所需要的期望测试数目实现最小，从而得到一个简单的树型结构图。

基于ID3算法的决策树分类技术研究

基于ID3算法的决策树分类技术研究一、引言决策树是一种常用的分类和回归算法，在数据挖掘领域具有广泛的应用。

其中，基于ID3算法的决策树分类技术是最早、最经典的决策树算法之一、ID3（Iterative Dichotomiser 3）算法主要用于处理离散型数据，并通过信息熵来选择最优的分类属性。

本文将重点研究基于ID3算法的决策树分类技术，探讨其原理、算法流程和应用。

二、ID3算法原理对于一个给定的样本集合D，其包含n个正例和m个反例。

假设样本集D中正例和反例比例分别为p+和p-，则样本集D的信息熵为：E(D) = -p+log2(p+) - p- log2(p-)根据信息熵，我们可以计算出当样本集合D根据一些属性a划分后的信息熵。

假设属性a有k个取值{a1,a2,...,ak}，其中样本集D中第i个取值为Dv(i)，则属性a的信息熵E(D,a)为：E(D,a) = (Dv1/D) E(Dv1) + (Dv2/D) E(Dv2) + ... + (Dvk/D)E(Dvk)其中，E(Dv(i))表示样本集Dv(i)的信息熵。

根据信息熵的定义，我们可以计算出属性a的信息熵减少量，即信息增益。

属性a的信息增益为：Gain(D,a) = E(D) - E(D,a)在ID3算法中，我们选择具有最大信息增益的属性作为划分属性，将样本集划分为多个子集，然后对每个子集递归地应用ID3算法，构造决策树。

三、ID3算法流程（1）输入为训练样本集D和属性集A，输出为决策树T。

（2）若样本集D中所有实例都属于同一类Ck，则生成叶节点，返回T。

（3）若属性集A为空集，则根据样本集D中实例最多的类别生成叶节点，并返回T。

（4）计算属性集A中每个属性的信息增益，选择信息增益最大的属性作为划分属性。

（5）根据划分属性的取值将样本集D划分为多个子集，对每个子集递归地应用上述步骤，构造决策树。

四、应用与改进ID3算法常用于决策支持系统和数据挖掘工具中。

ID3算法的改进和优化

增到一棵完整的树
Ｅ／３决策树算法描述如下：一１９
ｆ在现有的属性中选择任意的一个属性Ａ，｛Ａ有口个属性ｌ１假殳
．．
值，应的概率分别为ｐ对 … 设属
有属性值， …，个
１２
福
建
电
脑
２１００年第７期
Ｉ３算法的改进和优化Ｄ
胡国华．赵青杉
（忻州师范学院计算机系山西忻州０４０３００）
【摘
要】Ｄ：Ｉ３算法是最基本的决策树学习算法，有广泛的应用。于Ｉ３算法的层间不相关性与生成树中相邻层的耦基Ｄ
Ｅｔｙ） ∑一ｌ２）ｎｏ（＝ｏ（性结点１）
（）用步骤）４利的计算结果，立结点Ａ的其后继子结点为建
ｆ１息增益：２信属性的信息增益度是按该属性分割后熵的消ｆ，Ｂ｝Ｂｌ …，。Ｂ
（）续选择属性ＡＡ … ，据步骤、骤ｆ汁算出相３继，，根步２对应的Ｅｊ，Ｅ土； … 然后在现有的全部属性加权熵Ｅ似
ｊ，ｊ中，过比较计算出最小的加权熵Ｅ（，， … 通４使大的类别信息．期望该非叶结点到达各后代叶结点的平均路径Ｅ最短，生成的决策树平均深度较小．使提高分类速速和准确率。Ｅ）小，。为新选的属性结点，最将Ａ作同时扩展其属性值的个

改进ID3决策树算法——SS_ID3算法

。
以描述属性的取值为行，分类属
性ｃ的取值为列，可以通过得到一个凡ｍ列行
的矩阵Ａ，照Ｂ的顺序定位矩阵Ａ的行顺序，按按
３属性结构相似矩阵
计算样本结构相似度需要在样本数据集上建立
摘
睿
（．１兰州城市学院传媒学院，甘肃兰州７００；．３００２中国人民银行兰州中心支行科技处，甘肃兰州７００）３００要：从分析Ｉ３Ｄ决策树算法及解析人手，引入属性样本结构相似度概念，构建了样本结构相似度模型，以该模并
型和属性的信息增益共同作为决策树内部结点的选择标准。改进Ｓ—Ｄ决策树算法，ＳＩ３着眼于决策树非叶结点的选择标准的优化，了原始Ｉ３继承Ｄ决策树算法的优点，并在多值偏向性的修正、决策树的大小控制及分类预测性能等方
有考虑到描述属性和分类属性间的联系关系，以，所提出了一种改进的Ｉ３决策树算法——ｓ—ＤＤＳＩ３决策树算法。ｓｊＤ算法将描述属性和分类属性问的关联
Ｉ３Ｄ决策树算法选用当前层次信息增益最大的
属性来作为节点进行分支判断，而每次信息增益的
算法同样可以用于数据分类，各种专家系统、融如金
度不确定的情况下构建的Ｉ３Ｄ决策树存在忽视重要的非多值属性的趋势。为提高分类预测的准确性，针对Ｉ３Ｄ决策树算法引入样本结构相似度模型对原算法的多值偏向性问题进行改进。
２ＳＳ
—
Ｉ３决策树算法简介Ｄ
计算很大程度上会受到多值偏向性问题的影响，即

改进的决策树ID3算法及应用

基础上加以改进，即判断最优分类属性时不仅考虑各个属性的信息增益，同时考虑其他干扰影晌因素。
２特征提取实例
活费用总额、校园卡充值金额、校园卡交易次数、贫困判定结果，这些基本信息是高校贫困认定中有着重要意义的数据信息，在此信息的基础上，利用数据挖掘中决策树ＩＤ３算法，生成一棵简易决策树。
Ｉｎｆｏ（［Ｃ１、Ｃ２‘·‘Ｃｎ］）＝Ｅｎｔｒｏｐｙ（Ｐ１、Ｐ２‘‘‘
电子支付平台是面向在校师生提供的一２．２生成决策树
Ｐｎ）＝一Ｐｌｌｏｇ２Ｐ１一Ｐ２１ｏｇ２Ｐ２一…Ｐｎｌｏｇ２Ｐｎ，若使系列电子支付服务的网络平台，在高校管理过
用另一个样集里的属性Ｍ对样集Ｅｓ分组，那么新的信息值，定义为：
Ｅｎｔｒｏｐｙ（Ｅｓ，Ｍ）＝（１Ｅｓｉｌ／ｌＥｓ１）Ｅｎｔｒｏｐｙ（Ｅｓ），Ｍ相对于Ｅｓ的信息增益Ｇａｉｎ
程中，电子支付平台会生成海量数据，这些数据含有潜在的意义，需要我们挖掘发现其中的隐含信息，以学生校园一卡通数据库中的信息为例，我们可以选取其中学生校园卡充值交易
额、校园卡使用次数最为数据源，经过多次实验测试得到划分标准，应用于高校贫困学生认定中。具体过程如下：
（５／１２）＝Ｏ．９８。
在评估 “家庭收入水平 ” 属性时，对应于 “贫困 ”和 “非贫困 ”类的个数分
的ＩＤ３算法可以很简单方便生成一棵决策树，２．１确定数据挖掘对象但是使用ＩＤ３算法仍然存在许多问题，最典型

决策树ID3算法的改进和应用研究的开题报告

决策树ID3算法的改进和应用研究的开题报告一、选题背景决策树是机器学习中非常基础同时也十分重要的算法，它能够对样本进行分类，也能够进行回归分析。

ID3算法是决策树算法的一种，其在进行分类时，是通过计算每个特征的信息增益来选择最优的特征，基于此构建出决策树。

虽然ID3算法具有较高的准确性，但随着特征数量的增加，信息增益准则将面临过拟合的问题，从而影响预测效果和决策树的泛化能力。

因此，对ID3算法进行改进，提高其性能表现是十分必要和有意义的。

二、研究目标本研究旨在对ID3算法进行改进，提高其分类准确度和泛化能力，具体包括以下方面：1. 综述现有ID3算法的优缺点及限制，对现有算法进行比较分析；2. 研究改进ID3算法的方法和技术，例如C4.5、CART、ID5等，比较其性能表现；3. 探索将改进后的ID3算法应用到具体的分类问题中，并进行实验分析；4. 制定适合改进后的ID3算法的性能评价指标，并进行性能分析和比较。

三、研究内容本研究的主要内容包括：1. 综述ID3算法的基本原理、优缺点，掌握其基本流程；2. 回顾ID3算法存在的问题和局限性，分析其产生原因；3. 探讨改进ID3算法的方法和技术，例如C4.5、CART、ID5等，并比较其性能表现；4. 选取具体的案例数据，结合改进后的ID3算法进行分类，并与其他算法进行对比实验，评估性能指标，并进行结果分析；5. 编写研究报告，总结研究结果，提出未来研究方向。

四、研究方法本研究采用以下方法：1. 文献综述法：调研相关领域的文献资料，包括经典书籍、论文、技术报告、技术资料等，对ID3算法和其改进方法进行深入研究和综述。

2. 理论研究法：对ID3算法及其改进方法进行理论分析、建模和证明，以揭示算法的本质和特点，为算法实现提供理论支持。

3. 实证分析法：选择具体的案例数据进行分类，并对改进后的ID3算法进行实验分析，评估其性能表现，以验证算法的有效性和实用性。

ID3算法的改进

ID3算法的改进摘要：ID3算法是决策树学习里面很重要的算法之一。

ID3算法采用自顶向下贪婪搜索遍历可能的决策树空间[1]54，由于该算法存在两个大的缺点：一、属性取值偏向；二、抛弃较小数据。

针对这两个缺点本文给出了两个改进方法：一、增加属性权值；二：增加信息增益度。

通过实验结果表明使用这两种方法的综合应用的结果比没有使用这两种方法的效果更好。

关键词：决策树ID3 算法属性权值信息增益1 引言决策树学习是应用最广的归纳推理算法之一。

决策树的结果是实例属性值的合取的析取式的结果。

合取是从每条树根到树叶的属性测试的结果，对所有合取进行析取的结果就是整个决策树的结果。

因为在决策树学习中ID3算法很有用，所以很多人都进行了研究和探索。

决策树学习起源于概念学习系统，最早是由Quinlan[2]81提出来的，通过应用分治策略，对一个训练集进行学习最后生成一棵决策树。

当训练数据集变大的时候ID3算法由于之前的决策树已经确定，所以再次加入其它样本的时候就要重新进行树的构建，就会花费较多的时间，这会使算法的效率变得很低。

由于ID3算法以最高信息增益作为选择属性的标准[1]54，这就会导致最后的结果偏向于选取属性取值更多的那个属性。

针对这两个问题本文采取了从两个方面进行改进：一、属性权值；二、信息增益度。

从这两个方面进行改进的好处就是可以提高决策树的准确性和决策树的实时性，减少了决策树依赖于取值较多的属性，通过实验验证这种改进的方法比以前的方法更有效率。

2 ID3 算法的原理ID3 是基于信息熵的决策树分类算法，其核心思想是在决策树中各层分枝节点上选择属性，用信息增益作为属性选择标准，使得在每一非叶子节点进行测试时，能获得关于被测试例子最大的类别信息，使用该属性将样本集划分成子集后，系统的信息熵值最小[3]3073。

2.1 ID3算法思想现假设一个训练集仅有两种分类：正例和反例，并且所有的属性都是离散型数据[4]63。

决策树ID3算法的实现与改进

决策树ID3算法的实现与改进决策树ID3算法的实现与改进⼀、项⽬介绍决策树（Decision Tree）是⽤于分类和预测的主要技术，它着眼于从⼀组⽆规则的事例推理出决策树表⽰形式的分类规则，采⽤⾃顶向下的递归⽅式，在决策树的内部节点进⾏属性值的⽐较，并根据不同属性判断从该节点向下分⽀，在决策树的叶节点得到结论。

因此，从根节点到叶节点就对应着⼀条合理规则，整棵树就对应着⼀组表达式规则。

基于决策树算法的⼀个最⼤的优点是它在学习过程中不需要使⽤者了解很多背景知识，只要训练事例能够⽤属性即结论的⽅式表达出来，就能使⽤该算法进⾏学习。

本项⽬使⽤Java语⾔在Eclipse⼯作平台进⾏开发，实现了ID3算法构建决策树的过程，并对所⽣成的决策树进⾏规则分析。

ID3算法往往会偏袒属性值数⽬较多的属性，这⼀弊端使得该算法在实际分类应⽤中会出现趋向于抛弃⼩数据量的数据元素，然⽽属性值数⽬较多的属性却不总是最优的属性。

例如：在研究影响⼤学⽣成绩的各种因素时，⽤传统的ID3算法确定“学⽣的年龄”为应⾸先判断的属性，但实际教学中⽼师认为这个属性在判断⼤学⽣成绩时并没有那么重要；在销售市场，销售量分析需要对某些少量的元素组有⾜够的重视，⽽ID3算法则会忽视这些影响销售量分析的重要属性。

针对ID3算法偏向于选择取值较多但实际中并不总是最优的属性作为测试属性的缺点，本项⽬对ID3算法进⾏了改进，即在计算信息熵时⼈为地引⼊权值，来区分不同信息属性的依赖度。

此权值是⼀个模糊的概念，它的⼤⼩可由决策者根据先验知识或领域知识来确定每⼀属性的取值（权值越⼩，则属性的重要性就越⾼）。

引⼊权值即在决策树训练过程中，⽣成和修改决策树的实例集之外的所有影响决策树规则⽣成和选择的因素，从⽽避免出现所选属性与现实⽆关或偏⼤数据量的问题。

在本项⽬中，给出了⼀个使⽤信息增益进⾏决策树归纳的例⼦，并通过实验对改进前后的ID3算法进⾏了对⽐分析。

⼆、算法描述决策树ID3算法就是由J. Ross Quilan在1986年⾸次提出的。

基于反向学习信道模型的ID3改进算法的开题报告

基于反向学习信道模型的ID3改进算法的开题报告一、研究背景随着机器学习技术的发展，各种算法被广泛应用于实际问题求解中。

其中，决策树算法是一种基于树形结构的分类模型，具有易于理解和解释、计算复杂度低等优点，在多个领域得到广泛应用。

ID3算法是最早提出的基于信息熵的决策树算法，但是它有一个明显的缺陷，即不能处理连续型数据。

随着C4.5算法的出现，这一问题得到了解决，但是其仍然需要对数据进行离散化处理，对分类的精度会造成一定影响。

因此，如何进一步提高决策树算法在连续型数据上的效果，是一个重要的研究问题。

二、研究内容本次研究将基于反向学习信道模型，对ID3算法进行改进，以提高其在连续型数据上的表现。

传统的决策树算法，如ID3和C4.5等，通常使用信息熵或基尼系数等指标来进行决策节点划分。

但是当特征值为连续值时，传统的指标并不能很好地进行决策节点的选择，导致分类效果下降。

反向学习信道模型是指使用无监督的方式，在训练过程中同时进行前向和反向传播，最终学习到对输入样本描述最优的隐含层节点表示。

在实现上，本研究将通过调整节点的阈值来实现连续型数据的处理，同时使用反向学习信道模型来学习隐含层节点的表示。

三、研究意义本次研究对提高决策树算法在连续型数据上的表现具有重要意义。

在实际问题中，往往存在大量连续型数据，因此该算法的表现将会直接影响到机器学习在实际应用中的效果。

同时，本研究还可以为其他基于树形结构的分类模型的优化提供一定的启示。

四、研究方法本研究将综合运用信息学、数学和机器学习等知识，以算法设计和实验验证为核心，从以下几个方面进行研究：1. 掌握ID3算法、反向学习信道模型等机器学习算法的原理和实现方法；2. 使用Python编程语言进行算法实现，并进行单元测试和集成测试；3. 在公开数据集上开展实验验证，并与相关算法进行对比分析；4. 对结果进行统计分析和评估，对算法进行实际应用和改进。

五、预期成果本研究预期可以得到以下成果：1. 设计出基于反向学习信道模型的ID3改进算法，并进行实现和测试；2. 在公开数据集上进行实验验证，并与相关算法进行对比分析；3. 针对实验结果进行分析和评估，得出改进算法在连续型数据上的优化效果；4. 发表一篇学术论文，对算法进行总结和思考。

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然后，把决策树算法分别作用在属
因为下结果：
… ，所以有如
（５ ′）
把Ｉ（Ａ）、Ｉ（Ａ ′）和Ｉ（Ａ′ ）的表
ｎ
ｎ
ｎ＋１
达式代入，两边同时除以Ｐ（Ａ）得：ｎ
性Ａ和属性Ａ ′上，如果决策树算法的属
－２６８－
（６）
在此，我们只考虑两种情况，故取ｎ＝２，为了表达的方便，设定如下参数：
基础及前沿研究中国科技信息２００７年第１３期ＣＨＩＮＡＳＣＩＥＮＣＥＡＮＤＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮＪｕｌ．２００７
ＩＤ３决策树算法的改进研究
满桂云林家骏华东理工大学２００２３７
摘要ＩＤ３决策树算法是数据挖掘中最常用的一种方法，但其存在多值偏向性等问题，文中根据相似性原理，引进属性趋近度概念，以描述属性和决策分类属性的分类样本数的趋近程度确定测试属性，构建决策树，并对ＩＤ３算法和改进算法Ｔ＿ＩＤ３算法的多值偏向性问题和测试预测率进行了理论和实验的验证。关键词ＩＤ３算法；多值偏向性；属性趋近度；
（５）
它的取值为Ａ ′，Ａ ′，…，Ａ ′，Ａ
１
２
ｎ
′ 并且令Ａ ′＝Ａ（ｉ＝１，２，…，ｎ－１）。因此Ａ
ｎ＋１
ｉ
ｉ
′等价于把Ａ的第ｎ个取值Ａ拆分为Ａ ′
ｎ
ｎ
和Ａ ′ 得到的。显然，拆分属性的某一ｎ＋１
个取值并不会增加该属性对分类任务的重
要性，即Ａ ′不会比Ａ更重要。
其中：
属性趋近度是判断由单个描述属性取值能得出正确的决策分类属性的可能性大小。把采用属性趋近度作为测试属性的选择标准对各个描述属性进行计算的决策树算法命名为Ｔ＿ＩＤ３算法。
２．ＩＤ３算法和Ｔ＿ＩＤ３算法的多值偏向性分析
２．１多值偏向性问题的理论首先，设Ａ是某训练样本集的一个描
ｔ ≥ ｔ′ ，其他两个属性的ｔ值也都不能确
１
１
定大小关系，尽管属性Ａ ′要比属性Ａ多
迭代一次，但因为前ｎ次迭代两个属性的
大小已经不能确定大小关系，所以属性Ａ
′第（ｎ＋１）次也不能决定确定两个
ｃｏｕｎｔ值的关系。
３．两种算法预测率试验比较
本文针对ＩＤ３算法多值偏向性问题引入了一种基于相似性理论的属性趋近度计算方法，选择描述属性和决策分类属性样本数具有最大趋近度的描述属性作为当前测试属性构造决策树。接着对ＩＤ３算法和Ｔ＿ＩＤ３的多值偏向性进行了论证分析，然后把Ｔ＿ＩＤ３算法和ＩＤ３算法运用于学生信息管理系统和加州大学Ｉｒｖｉｎｅ分校（ＵＣＩ）机器学习知识库中的部分数据样本集，可以明显地看出，在预测准确性方面，
标准在属性Ａ ′上的取值与在属性Ａ上的
（１）
取值没有确定的大小关系，则说明该决策树算法不具有多值偏向问题。
这种理论分析方法的优点：首先，在
属性趋近度算法具体描述由下面伪代码给出：
此分析方法中的属性Ａ和属性Ａ ′实际上是同一个属性，即它们对于分类任务的重要性是相同的，因此在此分析方法中不需
设当前训练样本集：Ｓ，有ｓ个样本；
Ａ是训练样本集的一个描述属性，它的取
值为Ａ，Ａ， …，Ａ；Ｃ为决策分类属性，
１２
ｎ
ｊ
具有ｍ个不同值，定义ｍ个不同类Ｃｊ（ｊ：１，
２，…，ｍ），Ｃｊ是ｓ当中类Ｃｊ的样本数，对
Ｃ，Ｃ，…，Ｃ，…，Ｃ从大到小进行排序得到
１２
过的描述属性Ａ ′和决策分类属性样本取
值个数分布情况矩阵为：
（１０）
这里式（１）与式（１０）中前（ｎ－
１）行完全相等，，即 α ｉｊ＝
（
…，ｎ－１）而α ｎｊ＝＋
根据属性趋近度的计算现在可分两种
情况讨论：
（１）ｍ ≤ ｎ
根据算法可知，这时两个矩阵ｃｏｕｎｔ
信息熵
（３）
条件熵
（４）
Ｐ（Ｃ）是任意样本属于Ｃ的概率，即
ｊ
ｊ
Ｐ（Ｃｊ）＝
Ｐ（Ｃ／Ａ）是Ｓ中描述属性为Ａ决策分
ｊｉ
ｉ
类属性为Ｃｊ的样本的概率
把ＩＤ３算法分别作用在Ａ ′和Ａ上得
述属性，它的取值为Ａ１，Ａ２，…Ａｎ，同时为该样本集“创造”另外一个属性Ａ ′，
ｊ
ｍ
新的序列Ｃ ′，Ｃ ′，…，Ｃ ′，…，Ｃ ′，按照Ｃ ′
１
２
ｊ
ｍ
ｊ
的大小顺序定位矩阵纵列顺序，并记α ｉｊ
为Ａ的取值为Ａ时决策为第ｊ ′类的记录ｉ
数，得到描述属性和决策分类属性样本取值个数分布情况矩阵：
性选取标准在属性Ａ ′上的取值恒大于在属性Ａ上的取值，则说明该算法具有多值偏向问题；如果决策树算法的属性选取
作用，而取值较多的属性却不总是最优的
属性，这就难以判断得到的测试属性究竟
是因为本身比较重要还是由于多值偏向取
值较多的缘故而得到的。因此下面将对
ＩＤ３决策树算法进行改进［２－４］。
１．ＩＤ３决策树算法的改进——基于
属性趋近度的测试属性的选择
定义：
属性趋近度：描述属性的分类样本数
趋近决策分类属性分类样本数的程度。
定，而训练集样本总数ｓ不变，所以两个属目较大时，预测率差别相差也相对大些，
性的趋近度大小关系也不能确定。
可参考文献２、５［５－６］。
（２）ｍ ≥ ｎ＋１
４．结论
这时属性Ａ的矩阵ｃｏｕｎｔ要迭加ｎ次，
属性Ａ′的矩阵ｃｏｕｎｔ要迭加（ｎ＋１）次，
同样在每次得到ｔ值的时候，除了能确定
通过以上分析，可知Ｔ＿ＩＤ３算法不具Ｔ＿ＩＤ３算法也优于ＩＤ３算法。
有多值偏向问题，有效地避免了弱相关属
性因为取值过多而覆盖掉强相关但是取值
较少的属性，避免了判定树向多值的弱相
关属性倾斜。
为了在更大范围、更多数据集中对
比算法的预测率，本文选用了一些某高校学生信息管理系统中的数据集以及加州大学Ｉｒｖｉｎｅ分校（ＵＣＩ）维护的一个用于分类算法的测试的机器学习知识库的数据集。关于此知识库的详细介绍以及本文所使用的样本集的详细介绍可以进入网址：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｉｃｓ．ｕｃｉ．ｅｄｕ／￣ｍｌｅａｒｎ／ＭＬＳｕｍｍａｒｙ．ｈｔｍｌ进行相关查询。
都会进行ｍ次迭加，将属性Ａ每次得到的
ｔ命名为ｔ，属性Ａ′每次得到的ｔ命名为ｔｊ
′ ｊ
，除了能确定
ｔ
１
≥
ｔ
′ １
，进行第一次的
取值所在分量的行列删除后，其他（ｍ－１）
次两个属性的ｔ值都不能确定大小关系。枝决策树相对规模较小，产生的规则两
即ｃｏｕｎｔ（Ａ）与ｃｏｕｎｔ（Ａ′）的大小关系不能确者相近度较高，预测率差别较小，样本数
（２）样本的数目较小时，构建和剪
表１两种算法预测率
－２６９－
要使用领域的专家知识来判断属性之间的
相对重要性。其次，属性Ａ′是通过拆分属
性Ａ得到的，即属性Ａ ′的取值多于属性
Ａ，这就为评估决策树算法的多值偏向提
供的方便。
２．２ＩＤ３算法的多值偏向分析
Байду номын сангаас
在生成决策树时，ＩＤ３算法采用信息
增量作为属性选取的标准，属性的信息增
益可表示如下：
信息增益ｇ α ｉｎ（Ａ）＝Ｉ－Ｅ（Ａ）（２）
引言
Ｑｕｉｎｌａｎ的ＩＤ３（Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ
Ｄｉｃｈｏｔｏｍｉｚｅｒ３）算法是把信息熵作为选择
测试属性的标准［１］，而每次信息增益的计
算很大程度上将受多值偏向性问题影响，
即有优先选取取值较多的属性的倾向。多
值偏向所带来的问题是，把属性在分类中
的重要性与属性取值数多少关联起来，认
为取值较多的属性在分类中具有更重要的
表１提供了本文在实验中所使用的样本集以及相关描述：样本集名称、样本个数、离散属性个数，最后列出了两种算法的预测准确率。
（１）当描述属性数量较多，对于测试属性的选择计算上就需要进行大量的循环计算，这时属性的多值偏向问题对于测试属性的选择上产生的影响就较大，进而对整个决策树的层次构建上产生影响，从实验条目３、４上可以看出在这种情况下，两者的预测率有较大的差别。
参考文献［１］ＨｏｌｔｅＲＣＶｅｒｙｓｉｍｐｌｅｃｌａｓｓｉｆａｃｔｉｏｎｒｕｌｅｓＰｅｒｆｏｒｍｗｅｌｌｏｎｍｏｓｔｃｏｍｍｏｎｌｙｕｓｅｄｄａｔａｓｅｔｓ［Ｊ］，ＭａｃｈｉｎｅＬｅａｒｎｉｎｇ，１９９３，１１：６３一９０［２］Ｉ．Ｋｏｎｏｎｅｎｋｏ，ＳＪ．Ｈｏｎｇ，Ａｔｒｉｂｕｔｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｆｏｒｍｏｄｅｌｉｎｇ，ＦｕｔｕｒｅＧｅｎｅｒａｔｉｏｎＣｏｍｐｕｔｅｒＳｙｓｔｅｍｓ１３：１８１－１９５，１９９７［３］曲开社，成文丽，王俊红．计算机工程与应用．２００３，３９（２５）：１０４－１０７［４］韩松来，张辉，周华平．基于关联度函数的决策树分类算法．计算机应用．２００５．２５（１１）：２６５５－２６５７［５］梁循．数据挖掘算法与应用．北京：北京大学出版社．２００６［６］邵峰晶，于忠清．数据挖掘－算法和原理．北京：中国水利水电出版社．２００４作者介绍满桂云（１９７９ —），女，硕士研究生，研究方向：数据处理．
故有下面的结果