一种改进的基于正区域的决策树算法

摘要

首先分析了基于正区域、基于粗糙边界和基于依赖度的属性选择标准的关系,并证明了这三种属性选择标准彼此等价.然后以正区域的属性选择标准为代表,分析了、基于正区域的决策树生成算法的优点和不足.针对这些不足,给出了一种新的属性选择标准,即基于伴随正区域的属性选择标准.用新的属性选择标准生成的决策树一般具有叶子数目较少,叶子的平均深度也较小,且叶子具有较强的泛化能力.最后,用一实例说明了新的属性选择标准的优越性.