【摘 要】
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二分离散化是决策树生成中处理连续属性最常用的方法,对于连续属性较多的问题,生成的决策树庞大,知识表示难以理解.针对两类分类问题,提出一种基于属性变换的多区间离散化方
【机 构】
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国防科学技术大学计算机学院; 清华得实科技股份有限公司 湖南长沙410073; 湖南长沙410073; 北京100085;
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二分离散化是决策树生成中处理连续属性最常用的方法,对于连续属性较多的问题,生成的决策树庞大,知识表示难以理解.针对两类分类问题,提出一种基于属性变换的多区间离散化方法——RCAT,该方法首先将连续属性转化为某类别的概率属性,此概率属性的二分法结果对应于原连续属性的多区间划分,然后对这些区间的边缘进行优化,获得原连续属性的信息熵增益,最后采用悲观剪枝与无损合并剪枝技术对RCAT决策树进行简化.对多个领域的数据集进行实验,结果表明:对比二分离散化,RCAT算法的执行效率高,生成的决策树在保持分类精度的同时,树的规模小,可理解性强.
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