决策树归纳

作品数：15被引量：160H指数：6
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相关作者：王熙照翟俊海杨晨晓李宁洪家荣更多>>
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相关期刊：《吉林大学学报（信息科学版）》《计算机工程与应用》《科技信息》《广西师范大学学报（自然科学版）》更多>>
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分层教学中决策树归纳分类及应用
《淮北职业技术学院学报》2022年第4期70-72,112,共4页刘杨 
安徽省2021年省级质量工程岗课赛证综合育人改革项目“环境监测技术专业岗课赛证育人改革”(编号:2021gkszgg208);安徽省2020年省级质量工程教学研究项目“‘双高计划’背景下质量工程项目管理体系优化研究”(编号:2020jyxm0708)阶段性研究成果
分层教学是在充分考虑学生具体情况的前提下,将水平相近的学生分为一组,实现针对性的个性化教学,数据挖掘技术中的决策树归纳分类所需的训练数据少,便于理解和解释,可视性强,分类规则形成简便,可以科学准确将学生进行分层。通过详细讨...
关键词：分层教学 决策树 分类 
决策树归纳算法的自动设计被引量：1
《国外科技新书评介》2016年第2期17-17,共1页Rodrigo C.Barros 李亚宁 
数据挖掘（DataMining）又译为资料勘探、数据采矿。它是数据库知识发现中的一个步骤。一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中有用信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、...
关键词：决策树归纳 自动设计 算法 数据库知识发现 在线分析处理 数据挖掘 计算机科学 情报检索 
基于相容粗糙集技术的连续值属性决策树归纳被引量：8
《计算机科学》2012年第11期183-186,共4页翟俊海 翟梦尧 李胜杰 
国家自然科学基金项目(61170040);河北省自然科学基金项目(F2010000323;F2011201063;F2012201023);河北大学自然科学基金项目(2011-228)资助
决策树是常用的数据挖掘方法,扩展属性的选择是决策树归纳的核心问题。基于离散化方法的连续值决策树归纳在选择扩展属性时,需要度量每一个条件属性的每一个割点的分类不确定性,并通过这些割点的不确定性选择扩展属性,其计算时间复杂度...
关键词：相容粗糙集 决策树 扩展属性 割点 统计分析 
基于最大间隔的决策树归纳算法
《科技信息》2011年第25期I0086-I0087,共2页焦树军 安志江 
决策树归纳是归纳学习的一种。由于NP困难,寻找最优的决策树是不现实的,从而探索各种启发式算法去产生一个高精度的决策树变成了这类研究的焦点。考虑到支持向量机(SVM)的分类间隔与泛化能力的关系,可以使用SVM的最大间隔作为生成决策...
关键词：支持向量机 支持向量机反问题 间隔 决策树归纳 
基于最大间隔的决策树归纳算法
《科技视界》2011年第22期49-51,共3页焦树军 安志江 
决策树归纳是归纳学习的一种。由于NP困难,寻找最优的决策树是不现实的,从而探索各种启发式算法去产生一个高精度的决策树变成了这类研究的焦点。考虑到支持向量机(SVM)的分类间隔与泛化能力的关系,可以使用SVM的最大间隔作为生成决策...
关键词：支持向量机 支持向量机反问题 间隔 决策树归纳 
基于信息增益和GEP的决策树属性约简算法
《广西师范大学学报（自然科学版）》2010年第3期113-117,共5页王艳 元昌安 刘富田 
国家自然科学基金资助项目(60763012);广西自然科学基金资助项目(桂科自0731028);广西高等学校优秀人才资助计划项目(RC2007022);广西研究生教育创新计划项目(2008106030774M04)
分类是数据挖掘的一个重要研究方向,使用决策树进行分类是一种常用而且高效的分类方法。目前传统的算法有ID 3、C 4.5、CART等,这些算法都有如下的局限性:必须人工输入归类集合,划分属性,确定最优的分类集合。为了解决这些问题,本文做...
关键词：GEP 信息增益 决策树归纳 熵 
基于粗糙集技术的决策树归纳被引量：12
《计算机工程与应用》2009年第18期45-47,共3页翟俊海 王熙照 张沧生 
河北省自然科学基金No.F2008000635;河北省应用基础研究重点项目No.08963522D;河北省教育厅首批百名优秀人才支持计划资助项目~~
ID3算法是一种典型的决策树归纳算法,它以信息增益作为选择扩展属性根结点的标准,并递归地生成决策树。但ID3算法倾向于选取属性取值较多的属性作为根结点,而且它假设训练集中各类别样例的比例应与实际问题领域里各类别样例的比例相同...
关键词：决策树 ID3算法 粗糙集 上近似 下近似 
运用Chi2算法的一种变形简化决策树归纳的实例表示空间被引量：2
《计算机工程与科学》2007年第10期47-49,共3页徐计 张桂芸 
天津市自然科学基金资助项目(033610811);天津市"十五"教育科学规划重点课题(YSO17)
决策树归纳的两个重要阶段是数据表示空间的简化和决策树的生成。在将训练集的不一致率控制在某一阈值的前提下,减少实例的属性个数和各个属性的取值个数保证了决策树方法的可行性和有效性。本文在Chi2算法的基础上运用它的一种变形进...
关键词：决策树 Chi2的变形 离散化 筛选 
分支合并对决策树归纳学习的影响被引量：17
《计算机学报》2007年第8期1251-1258,共8页王熙照 杨晨晓 
国家自然科学基金(60473045;60573069)资助~~
传统的决策树构建方法,由于其选择扩展属性时的归纳偏置,导致属性值较多的属性总会被优先选择,从而导致树的规模过大,并且泛化能力下降,因此需对其进行简化.剪枝是简化的一种,分为预剪枝和后剪枝.该文主要针对预剪枝中的分支合并进行研...
关键词：决策树归纳 归纳偏置 剪枝 分支合并 信息增益 增益补偿 
基于最大熵选取示例的增量决策树归纳被引量：1
《计算机工程与应用》2006年第35期160-162,187,共4页闫建辉 王熙照 隋春荣 王硕 苑俊英 
国家自然科学基金资助项目(60473045;60573069)。
设A是一训练集,B是A的一个子集,B是选择A中部分有代表性的示例而生成的。得到了这样一个结论,即对于适当选取的B,由B训练出的决策树其泛化精度优于由A训练出的决策树的泛化精度。进一步,设计实现了一种如何从A中挑选有代表性的示例来生...
关键词：样例挑选 信息熵 模糊决策树归纳 泛化精度 
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