节点文献

基于粗集理论的新决策树剪枝方法

A new decision tree pruning method based on RST

  • 推荐 CAJ下载
  • PDF下载
  • 不支持迅雷等下载工具,请取消加速工具后下载。

【作者】 王名扬卫金茂伊卫国

【Author】 WANG Ming-yang,WEI Jin-mao,YI Wei-guo(College of Physics,Northeast Normal University,Changchun 130024,China)

【机构】 东北师范大学物理学院东北师范大学物理学院 吉林长春130024吉林长春130024吉林长春130024

【摘要】 提出了一种基于粗糙集理论的新决策树剪枝方法.在剪枝的过程中,不仅考虑了树的分类精度,而且还考虑了生成树的深度对剪枝的影响;最后针对具体的数据集对新方法进行了验证,得到了较好的效果.

【Abstract】 Pruning decision tree is an effective way to avoid the phenomena of overfitting.This paper gives a new decision tree pruning method based on Rough Set Theory(RST),which holds that the complexity of the decision tree should also be regarded besides the classification accuracy of the tree in the process of pruning decision tree.It takes into account not only the classification accuracy of the tree but also the depth of the tree.Finally,a data set is given to validate the new method which has shown good performance.

【关键词】 过匹配剪枝深度拟合率错误率
【Key words】 overfittingpruningdepth-fitting ratioerror ratio
【基金】 吉林省科技发展计划项目(20040529);东北师范大学青年基金资助项目(111420000)
  • 【文献出处】 东北师大学报(自然科学版) ,Journal of Northeast Normal University (Natural Science Edition) , 编辑部邮箱 ,2005年03期
  • 【分类号】C934;
  • 【被引频次】18
  • 【下载频次】307
节点文献中: 

本文链接的文献网络图示:

本文的引文网络