一种C4.5决策树的改进算法_常雪松.pdf

C4.5决策树改进算法

针对C4.5算法在构建决策树过程中将条件属性与决策属性之间的信息增益率作为选择分裂属性的标准,而未考虑条件属性间相关性对结果影响这一缺点,提出了一种修正信息增益率的改进算法。首先计算当前分裂属性与各个条件特征间的平均信息增益,将其作为计算修正信息增益率的影响因素之一;然后使用高等数学中Taylor中值定理和Maclaurin公式的近似式,对修正后的信息增益率公式进行去除对数化简。将改进后的算法分别同原始算法和其他优化算法进行仿真实验,对比结果表明,本文改进后的C4.5决策树算法既提高了平均分类准确率,同时又提高了算法运行效率。

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