ABLE中的决策树算法的模糊因子改进方法

龙舜; 钟衍凡; 蔡建华; 王会进

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ABLE中的决策树算法的模糊因子改进方法

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主体构建和学习环境(ABLE)是IBM开发的用于支持主体建模、构建多主体系统的框架.本文改进了ABLE的决策树算法,在其中计算属性的信息增益时加入一个模糊因子,使算法能更简单、有效地学习.在UCI数据集上的测试结果表明改进后的算法在不降低精度的前提下,可以生成更简洁的决策树,特别是处理复杂的数据时,可显著降低规则数目.

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来源
《暨南大学学报（自然科学与医学版）》|2008年第1期|39-42,53|共5页
作者
龙舜; 钟衍凡; 蔡建华; 王会进;
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作者单位

暨南大学,计算机科学系,广东,广州,510632;

暨南大学,计算机科学系,广东,广州,510632;

暨南大学,计算机科学系,广东,广州,510632;

暨南大学,计算机科学系,广东,广州,510632;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;计算机软件;
关键词
ABLE; 机器学习; 决策树; 信息增益; 模糊因子;

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