检索结果-南通市图书馆

作者：陈杰河北大学

学位级别：硕士

决策树剪枝是决策树优化的常用方法。在保持决策树分类精度的前提下,该方法通过去掉决策树中某些子树的方法,达到减小决策树规模的目的。目前的决策树剪枝方法按照一定顺序遍历决策树包含的所有子树,以决策树的分类精度或者规模为依据... 详细信息

决策树剪枝是决策树优化的常用方法。在保持决策树分类精度的前提下,该方法通过去掉决策树中某些子树的方法,达到减小决策树规模的目的。目前的决策树剪枝方法按照一定顺序遍历决策树包含的所有子树,以决策树的分类精度或者规模为依据决定子树是否应该被移除,因此剪枝效率较低且存在着一定的剪枝偏置。本文提出了一种两阶段的决策树剪枝方法。其中第一阶段使用遗传算法对剪枝决策树空间进行搜索,来构造当前最优决策树集合;第二阶段综合决策树的分类精度,规模和稳定性三方面因素,从当前最优决策树集合中找到一棵决策树作为最优剪枝后决策树。基于遗传算法的决策树剪枝方法由于采用多标准评价决策树子树,克服了原有剪枝算法的偏置。同时引入遗传算法来加速剪枝决策树空间的搜索速度。在多个UCI数据库上的实验结果表明,使用该方法得到的决策树很好的平衡了决策树分类精度和规模之间的关系,使得剪枝后的决策树具有良好的分类性能。

关键词：决策树学习后剪枝算法遗传算法多性能标准度量

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CART决策树在旅游保险数据中的研究

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软件 2022年第10期43卷 122-124页

作者：王舜贵州财经大学贵州贵阳550000

通过CART分类决策树,找到各指标对是否购买该公司旅游保险的影响程度,使得旅游保险行业更容易寻求到更多的潜在的在保人。对Tour&Traves公司提供的数千条客户基本信息进行处理,利用CART决策树算法对该数据进行分析以及建立模型,并对决... 详细信息

通过CART分类决策树,找到各指标对是否购买该公司旅游保险的影响程度,使得旅游保险行业更容易寻求到更多的潜在的在保人。对Tour&Traves公司提供的数千条客户基本信息进行处理,利用CART决策树算法对该数据进行分析以及建立模型,并对决策树模型进行评价和可视化输出。为了避免原模型过拟合的问题,在原有CART分类决策树模型进行后剪枝,在不减少模型正确率的情况下降低了模型的复杂度。

关键词： CART决策树后剪枝算法旅游保险

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自顶向下决策树增量剪枝方法研究

自顶向下决策树增量剪枝方法研究

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作者：邵洪波河北大学

学位级别：硕士

决策树学习作为机器学习的一个重要分支，目前已经成功应用于多个领域之中。但是由于有限样本学习自身的不足，使得在决策树学习过程中容易出现过度拟合现象，严重影响了决策树学习的效果。为了克服决策树学习中的种种缺陷，一般采用决... 详细信息

决策树学习作为机器学习的一个重要分支，目前已经成功应用于多个领域之中。但是由于有限样本学习自身的不足，使得在决策树学习过程中容易出现过度拟合现象，严重影响了决策树学习的效果。为了克服决策树学习中的种种缺陷，一般采用决策树剪枝算法作为决策树学习算法的后续步骤对生成的决策树进行优化。目前常用的决策树剪枝算法大部分基于统计学分析。由于具有较少样本的训练样例集合统计学特性不明显，容易发生改变，所以导致剪枝策略失效。在总结分析前人工作的基础上，本文提出了一种新的决策树剪枝算法。该算法以增量学习为基础，通过比较确定规则和偶然规则在信息增益变化过程中的差异，最终达到保留必然规则，去除偶然规则的目的。此外为了加快决策树剪枝过程的处理速度，算法定义了自顶向下的搜索次序，避免了对同一决策子树的迭代处理。自顶向下的决策树增量剪枝方法不完全依赖训练样例集合的统计学特性，所以受训练样例数目的影响较小。通过与多种常见决策树剪枝算法的实验比较，证实了算法的正确性和有效性。

关键词：决策树过度拟合后剪枝算法增量学习方法

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模糊决策树剪枝研究

模糊决策树剪枝研究

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作者：董彦军河北大学

学位级别：硕士

决策树算法是对一组已知实例进行归纳学习，并生成一棵决策树的方法，该算法已被广泛应用于自动知识获取领域。基于ID3算法的清晰决策树系统是用于处理属性值是离散型数据的实例集。针对现实世界中存在的不确定性，模糊集理论被应用于... 详细信息

决策树算法是对一组已知实例进行归纳学习，并生成一棵决策树的方法，该算法已被广泛应用于自动知识获取领域。基于ID3算法的清晰决策树系统是用于处理属性值是离散型数据的实例集。针对现实世界中存在的不确定性，模糊集理论被应用于决策树的构建过程，即模糊决策树算法，它是清晰决策树算法的一种推广。在对决策树的评价中，除分类精度外，树的复杂程度也是一项重要的因素，因此对决策树进行剪枝就显得十分必要。众所周知，后剪枝算法是针对于清晰决策树而设计的，专门用于模糊决策树的后剪枝算法却没有，因此为模糊决策树寻找一种与清晰决策树后剪枝相等效的剪枝方法成为本文研究的重点。本文首先研究了后剪枝算法对基于ID3算法的清晰决策树的影响。在其后进行的对模糊决策树的研究中发现，在建立模糊决策树过程中，用于过滤模糊化后数据的一个参数α的不同取值，对模糊决策树的形成起着重要的影响，进而影响模糊决策树的分类精度和规模。在与经剪枝后的清晰决策树从树规模、分类精度等多方面的比较试验中得出结论：在某一特定区间内，逐步增大的参数α值对模糊决策树性能的影响与清晰决策树后剪枝相等效。并使用试验方法得到使模糊决策树达到性能最优时参数α的取值。最后提出使用遗传算法来取得参数α的最优值。实验证明，使用这一方法得到的最优参数α的值，可以使模糊决策树的分类精度得到显著提高。

关键词：后剪枝算法模糊集模糊决策树遗传算法

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自顶向下的决策树增量剪枝方法研究

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才智 2012年第4期 103-103页

作者：邵洪波河北大学河北农业大学理学院

决策树剪枝是决策树优化的常用方法。本文提出了一种自顶向下的决策树剪枝方法。通过向决策树的非叶子节点中添加未见训练样例的方法,检验决策树中规则的稳定性,去掉决策树中不稳定的规则,达到决策树剪枝的效果,得到的决策树降低了由于... 详细信息

决策树剪枝是决策树优化的常用方法。本文提出了一种自顶向下的决策树剪枝方法。通过向决策树的非叶子节点中添加未见训练样例的方法,检验决策树中规则的稳定性,去掉决策树中不稳定的规则,达到决策树剪枝的效果,得到的决策树降低了由于过度拟合而产生的偶然规则,使得剪枝后的决策树不仅具有较小的规模,而且具有良好的分类性能。

关键词：决策树过度拟合后剪枝算法

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