决策树分类算法研究

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ＤＯｈ１．９９．ｓ．０ —４８２１．３０００３６／ｉｎ１０３２．０１１．２ｊｓ０
ｌ概述
的信息增益公式进行改进，而提高取值数量少但较为关键的属性的重要性，使算法更好地反映实际决策情况，并根据凸函数的性质简化从信息熵的计算，提高决策树的构造效率。通过实例介绍改进算法的具体应用方法，证明其性能相比原算法有所提高。
关健词：１３Ｄ算法；信息增益；属性重要性；属性取值数量；信息熵
中分号Ｔ３．圈类：Ｐ０６１
决策树分类算法研究
张琳，陈燕，李挑迎，牟向伟
（大连海事大学交通运输管理学院，辽宁大连１６２）０６１
摘
要：Ｉ３算法在选择分裂属性时偏向于选取属性取值较多的属性。针对该问题，引入属性重要性和属性取值数量２Ｄ个参数对Ｉ３算法Ｄ