一个改进的决策树算法

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Ａｕ．０１ｇ２１
本刊核Baidu Nhomakorabea层次论文
一
个改进的决策树算法
佟玉军，曹光辉，陈文实，刘鸿沈
（宁工业大学电子与信息工程学院，辽宁锦州１１０）辽２０１
摘
要：Ｉｒｔｅｉｈｔｍｉｒｅｓｎ（）ｔａｉｃｏｏｓｒｉ３Ｉ算法是数据挖掘中经典的决策树分类算法，ｅｖＤｅｖｏＤ３其核心是分裂训练集
关键词：ＩＤ３算法：属性关注度；信息增益；ＡＡＤ３算法Ｉ
中图分类号：Ｔ３Ｐ１１文献标识码：Ａ文章编号：１７ —２１２１）４０２・３６４３６（００－２５０１
ＡｎＥｎａｃｄＩｇｒｔｍｓｄｏｔｉｕｅＡｔｅｔｏｈｎｅＤ３ＡｌｏｉｈＢａｅｎＡｔｒｂｔｔｎｉｎ
ｕｅｅｅａｅｉｏｅｖｎｅｙＲｏｓｉｌ．ｔｃｒｅｅｓｌ－ｆａｎｎｉｈｓｄｔｇｎｒｔａｄｃｉｎｔｅｉｅｔｄｂｓｎａＩｏｅｌｓｉｔｐｉｏｔｉｉｇｗｈｃｏｅｓｒｎＱｕｎｓｉｎｈｔｒ
ＴＮＧＹ－ｎＣｕｎ —ｕ，ＨＥｎｓｉＬＵＨｏｇｓｅＯｕｊ，ＡＯＧａｇｈｉＣＮＷｅ—ｈ，Ｉｎ－ｎｕｈ
（ｅｔｎ＆Ｉｆｒｔｏｎｉｅｄｎｌｇ，ａｎｎｖｒｉｆｅｈｏｏｙＪｎｈｕ１０，ｉａ）ＥｌｃｒｏｎｏｍａｉｎＥｇｎｅｇＣｏｌｅＬｉｏｉｇＵｎｉｅｓｔｏＴｃｎｌｇ，ｉｚｏ２１０１Ｃｈｎｅｙ
第３卷第４期ｌ２１年８月０ｌ
辽宁工业大学学报（自然科学版）
ＪｕｎｌｆｉｎｎｉｅｓｙｏＴｃｎｌｇ（ｔｒｌｃｅｃｄｔｎｏｒａｏＬａｉｇｖｒｉｆｅｈｏｏｙＮａａＳｉｅＥｉｏ）ｏＵｎｔｕｎｉ
ｌｍｐｄｔｅｓａｄｒｆａｔｉｕｅｒｆｒｎｅｎｍｅｙｉｆｒａｉｎｇｉｓｏｘｍｕｑａｔｏｈｕｅｈｔｎａｄｏｔｂｔｓｐｅｅｅｃ，ａｌ，ｎｏｒｍｔａｎｉｆｍａｉｍｕｎｉｂｔｏｙｔ
属性的选择标准，即分裂前后的信息增益量最大，用该标准选择属性时对于取值较多的属性具有较强依赖性。剖析了ＩＤ３算法存在的不足并加以改进，引入了属性关注度，提出了改进算法ＡＤＡＩ３算法。实验表明改进算法对原Ｉ算法的取值偏向问题有所克服并使分类更加准确，决策树更加简明。Ｄ３
ｂｆｒｐｉｏｎｆｒｓｌ－ｆ．ｈｓｆｔｉｒｆｒｎｅｓｎａｄｔｅｅｔａｔｂｔｓｈｓａｓｏｇｅｏｅｓｌ－ｆａｄａｅｐｉｏＴｅｕｅｏｓｐｅｅｅｃｔｄｒｏｓｌｃｔｕｅａｔｎｔｔｔｈａｉｒｒｄｐｎｅｃｎｒｇｄｏｅｍｉｉａｕｄａｔｉｕｅｒｆｒｎｅＤｉａｖｔｇｓｏＤ３ａｇｒｔｍｒｅｅｄｎｅｉｅａｆｔｌ－ｌｅｔｂｔｓｐｅｅｅｃ．ｓｄａａｅｆＩｌｏｈｒｈｔｖｒｎｉｗｅｅｎｌｚｄａｄｉｒｖｄｔｒｕｈｉｔｄｃｎｔｂｔｔｔ．Ｔｆｃ，ＡＡＩｌｏｔｍｓａａｙｅｎｍｐｏｅｈｏｇｎｏｕｉｇａｔｉｕｅａｔｎｉｎｏｔｅｅｅｔｒｒｅｏｈＤ３ａｇｒｉｈｗａｐｏｏｅ．ＥｐｒｅｔｌｒｓｌｘａｉｔｄＡＡＩｌｏｉｍｓｓｐｒｏｏｔｅＩｎａｃｒｃｆｒｐｓｄｘｅｍｎａｅｕｔｅｐｔｅｉｓａＤ３ａｇｒｈｉｕｅｒｔｈＤ３ｉｃｕａｙｏｔｉｃａｓｆａｉｎｃｎｉｉｎｏｅｉｉｎｔｅ，ｎｄｐｎｅｃｏｍｕｔｖｌｅｔｉｕｅ．ｌｓｉｃｔ，ｏｃｓｆｃｓｏｅａｄｉｅｅｄｎｅｆｍｌ－ａｕｄａｔｂｔｓｉｏｏｄｒｎｒｉｒ
１Ｉ３算法原理Ｄ
随着网络与信息技术的不断发展，如何从海量
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