【摘 要】
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为了弥补ID3算法[1-3]的缺点及不足,设计了一种基于ID3算法的改进算法。它使用修正参数修正信息增益,克服了ID3算法偏向于选择取值较多的属性这一缺点,对连续值的属性进行离
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为了弥补ID3算法[1-3]的缺点及不足,设计了一种基于ID3算法的改进算法。它使用修正参数修正信息增益,克服了ID3算法偏向于选择取值较多的属性这一缺点,对连续值的属性进行离散化,解决了连续属性的处理问题,通过有未知值的样本是按照已知值的相对频率随机分布的思想,可以处理缺少属性值的样本。描述了通过改进的ID3算法生成决策树[4]的具体步骤,将改进算法应用到了客户关系管理系统中的客户流失分析问题当中。通过对实验结果的分析比较,得到改进算法与原ID3算法相比具有更高的预测准确率,表明了该算法的有效性。
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