C4.5算法在民航CBT中的应用  

作　　者：李晋[1] 顾宏斌[1] 潘湑[1] 

机构地区：[1]南京航空航天大学民航学院

出　　处：《科技信息》2010年第28期270-271,共2页Science & Technology Information

摘　　要：决策树学习策略广泛应用于模式识别和机器学习等领域,用来解决与分类相关的问题。决策树剪枝的作用是简化决策树,提高决策树的泛化能力,避免对训练集的过适应,是决策树学习中的重要研究内容。本文详细介绍了数据挖掘算法中的C4.5算法的基本思想,并且对REP剪枝技术进行分析,以此对C4.5算法进行剪枝。实验表明改进的C4.5算法与原C4.5算法相比能很好地处理训练集的非平衡性,并降低决策树的规模,效率得到提高。

关 键 词：决策树 C4.5 过拟合 后剪枝 民航CBT 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]