决策树ID3算法的优化Optimization of Decision Tree ID3 Algorithm
王利军
摘要(Abstract)：
采用OneR算法计算出每个属性的准确率,准确率在一定程度上反映了属性与类标号属性的关联程度,使用准确率来修正信息增益公式以达到解决ID3算法中的多值依赖问题;另外,采用幂级数展开式对改进后的信息增益公式进行简化计算来提高运算效率;最后,采用实验验证了改进方案的可行性和优越性.
关键词(KeyWords)： 准确率;算法改进;ID3算法
基金项目(Foundation): 安徽省高校自然科学重点项目(KJ2019A0965)
作者(Author): 王利军
DOI: 10.16393/j.cnki.37-1436/z.2020.05.005
参考文献(References)：
- [1]Quinlan J R.Induction of Decision Tree[J].Maching Learning,1986,4(2):81-106.
- [2]王会青,陈俊杰,侯晓君,等.决策树分类的属性选择方法的研究[J].太原理工大学学报,2011,42(4):346-348.
- [3]王永梅,胡学刚.决策树中ID3算法的研究[J].安徽大学学报(自然科学版),2011,35(3):71-75.
- [4]盛俊.决策树ID3算法的改进及其应用[J].扬州职业大学学报,2011,15(4):34-36.
- [5]胡煜,郑娟.基于粗糙集理论的ID3算法的改进和应用[J].贵阳学院学报(自然科学版),2015,10(1):16-20.
- [6]罗计根,杜建强,聂斌,等.融入GINI指数的ID3改进算法[J].南昌大学学报(工科版),2019,41(1):80-84.
- [7]黄爱辉,陈湘涛.决策树ID3算法的改进[J].计算机工程与科学,2009,31(6):109.
- [8]朱穎东,钟勇.ID3算法的优化[J].华中科技大学学报(自然科学版),2010,38(5):9.
- [9]朱付保,霍晓齐,徐显景.基于粗糙集的ID3决策树算法改进[J].郑州轻工业学院学报(自然科学版),2015,30(1):50-54.