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决策树的优化算法_刘小虎.pdf
910 Vol. 9, No . 10
199810 JOU RNAL OF SOFT WARE Oct . 1998
X
刘小虎 李 生
( 150001)
决策树的优化是决策树学习算法中十分重要的分支. 以 ID3为基础, 提出了改进的优化算法. 每当
选择 一 新的属性时, 算法不是仅仅考虑该属性带来的信息增益, 而是考虑到选择该属性后继续选择的属
性带来的信息增益, 即同时考虑树的两层结点. 提出的改进算法的时间复杂性与 ID3相同, 对于逻辑表达
式的归纳, 改进算法明显优于ID3.
机器学习, 决策树, 分类,信息增益, 熵.
TP 18
Quinlan[ 1] ID3, . ID3
, . ID3,
, , , ,
. . ,
.
ID3: E = F F . . . F n , F ,E e=
1 2 n j
v ,v , . . . ,v , , v F ,j = 1, 2, . . . , n . PE N E E , .
1 2 n j j
E P E N E p n, ID3: ( 1) E
E ; (2)
I (p , n) = - p log2 p - log2 n . ( 1)
p + n p + n p + n
, { , , . . . , } , { , , . . . , } ,
A A v v 1 v2 vv E v E 1 E2 Ev Ei
v
p + n
, ( , ) , ( ) = 6 i i ( +
p i ni Ei I p i ni A E A I p i
i = 1 p + n
n ) . , A gain( A ) = I (p , n) - E (A ) . ID3 gain(A ) ( E (A ) ) A
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