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基于广义信息论的决策森林多重子模型集成方法

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摘要

为提高传统决策树学习方法的扩展性和自适应性,基于广义信息论提出决策森林多重子模型集成方法.采用从下至顶的学习策略,将离散化处理和决策树的逻辑表达有机结合在一起,整个学习过程不需要任何人为参与,能自动确定子树数目和子树结构.在UCI机器学习数据集上的实验结果和样例分析验证了本文方法的可行性和有效性.

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来源
《模式识别与人工智能》|2009年第2期|325-329|共5页
作者
王利民; 徐沛娟; 李雄飞;
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作者单位

吉林大学,计算机科学与技术学院,长春,130012;

吉林大学,计算机科学与技术学院,长春,130012;

吉林大学,计算机科学与技术学院,长春,130012;

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正文语种 chi
中图分类专家系统、知识工程;
关键词
多重子模型集成; 广义信息论; 决策森林;

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