决策树ID3算法的改进

被引：32

|

作者：

黄爱辉 ^{[1
,2
]}

陈湘涛 ^{[1
]}

机构：

[1] 湖南大学计算机与通信学院

[2] 娄底职业技术学院

来源：

计算机工程与科学 | 2009年 / 31卷 / 06期

关键词：

决策树; ID3算法; 信息增益; 等价无穷小;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

1201 ;

摘要：

本文根据ID3算法中信息增益计算原理的特点,利用数学上等价无穷小的性质提出一种新的改进的ID3算法,减少了信息增益的计算量,进而提高ID3算法中信息增益的计算效率。与原ID3算法相比,改进的ID3算法在构造决策树时具有相同的准确率和更高的计算速度。

引用

收藏

页码：109 / 111

页数：3

相关论文

共 3 条

[1] 一种有效的C4.5改进模型
刘鹏
姚正
尹俊杰
[J]. 清华大学学报(自然科学版), 2006, (S1) : 996 - 1001
[2] 数据挖掘[M]. 机械工业出版社 , (加)JiaweiHan,（加）MichelineKamber著, 2001
[3] Induction of decision trees[J] . J. R. Quinlan.Machine Learning . 1986 (1)