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采用粗糙集理论中的属性重要度作为挑选测试属性的指标来构造决策树,形成了一种新的决策树分类算法S_D_Tree,在计算挑选测试属性的时间复杂度为O(|C||n|)。实验结果表明,该算法可以构建一个较简洁的决策树,与C4.5算法相比较,具有更好的预测准确率。
一种基于粗糙集理论的决策树构造方法
【摘 要】
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采用粗糙集理论中的属性重要度作为挑选测试属性的指标来构造决策树,形成了一种新的决策树分类算法S_D_Tree,在计算挑选测试属性的时间复杂度为O(|C||n|)。实验结果表明,该算法可以构建一个较简洁的决策树,与C4.5算法相比较,具有更好的预测准确率。
【机 构】
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江苏大学计算机科学与通信工程学院,南京审计学院江苏省级审计信息工程重点实验室
【出 处】
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计算机应用与软件
【发表日期】
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2011年02期
【基金项目】
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江苏省“青蓝工程”、六大人才高峰（07-E-025）, 江苏省高校自然科学重大基金研究（08KJA520001）
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