一种基于神经网络集成的决策树构造方法

摘要

神经网络集成方法具有比单个神经网络更强的泛化能力,却因为其黑箱性而难以理解;决策树算法因为分类结果显示为树型结构而具有良好的可理解性,泛化能力却比不上神经网络集成.该文将这两种算法相结合,提出一种决策树的构造算法:使用神经网络集成来预处理训练样本,使用C4.5算法处理预处理后的样本并生成决策树.该文在UCI数据上比较了神经网络集成方法、决策树C4.5算法和该文算法,实验表明:该算法具有神经网络集成方法的强泛化能力的优点,其泛化能力明显优于C4.5算法;该算法的最终结果显示为决策树,显然具有良好的可理解性.