【摘 要】
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针对新能源智能车监控数据中包含过多的连续属性,提出了一种基于分辨矩阵和信息增益率的有监督离散化算法,从而降低连续属性的取值精度,使得新能源智能车后续的分类模型建立
【基金项目】
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国家重点研发计划(2016YFB0100902)。
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针对新能源智能车监控数据中包含过多的连续属性,提出了一种基于分辨矩阵和信息增益率的有监督离散化算法,从而降低连续属性的取值精度,使得新能源智能车后续的分类模型建立更具泛化能力。该算法在保证分类效果的前提下,获得尽可能少的结果断点,主要从3个方面对传统的离散化算法进行优化,一是根据决策表的条件属性与决策属性构建候选断点分辨矩阵,通过分辨矩阵判断相邻属性取值之间是否有可能的断点;二是用信息增益率来优化结果断点的选取;三是通过设定停止阈值解决了传统算法因停止条件过于严格导致算法选取过多的结果断点、离散化效果一般
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