基于遗传程序设计的GP-决策树优化算法及应用  

GP-Decision Tree Optimization Algorithm and Application Based on Genetic Programming

作　　者：王四春[1] 张泰山[1] 殷志云[2] 李日保[2] 张楚文[2] 

机构地区：[1]中南大学信息科学与工程学院,长沙410083 [2]湖南商学院信息科学研究所,长沙410205

出　　处：《计算机工程与应用》2005年第10期8-10,103,共4页Computer Engineering and Applications

基　　金：国家自然科学基金课题(编号:60373083)

摘　　要：该文根据决策树结点的错误率与分割后的错误率减少量,提出一种新的基于遗传程序设计(GP)的GP-决策树优化算法。该算法不但可以求解出GP-决策树结点的权值矢量,同时也确定了GP-决策树的结构。实验结果表明,应用GP-决策树优化算法能够正确完成对趋势预测模型的选择。In this paper we introduce a new GP-decision tree optimization algorithm based on genetic programming,according to decrement of tree node error ratio and divided error ratio.This algorithm can not only solve the weights'vector of GP-decision tree node,but also ascertain the construct of two-member decision tree.Experimental results show the choice for trend forecasting models can be correctly finished by using GP-decision tree algorithm.

关 键 词：遗传程序设计算法(GPA) GP-决策树优化算法 模型选择 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]