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通过分析ID3算法的基本原理及其多值偏向问题,结合矫正函数提出一种决策树优化算法。首先通过引进矫正函数对ID3算法进行改进,从而克服其多值偏向问题,然后运用数学中泰勒公式和麦克劳林公式的性质,对信息增益公式进行近似简化。标准数据集UCI上的实验结果表明,优化后的ID3算法不仅解决了原ID3算法的多值偏向问题,而且在构建决策树的过程中,既提高了平均分类准确率,又降低了构建决策树的复杂度,并且还缩短了决策树的生成时间。当数据集中的样本数较大时,优化后的ID3算法的效率得到了明显的提高。