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决策树算法的国内外研究现状

论文作者:www.51lunwen.org论文属性:作业 Assignment登出时间:2013-09-13编辑:yangcheng点击率:4378

论文字数:1300论文编号:org201309122321462366语种:英语 English地区:中国价格:免费论文

关键词:决策树算法国内外研究现状

摘要:本论文主要的研究内容是决策树算法的核心技术,包括决策树的构建算法和树剪枝算法,通过对前人各种决策树算法的研究,掌握决策树构建和优化的方法,形成较为全面的总结与比较,从而掌握各种算法的特点。

决策树算法是应用非常广泛的分类方法,最早的决策树学习系统是由Hunt等人于1966年研制的一个概念学习系统。在决策树建树算法上,1979年J.R.Quinlan提出了著名的ID3算法,由于ID3算法只能处理离散值属性,同时对噪声数据较为敏感,此后,为了适应不同的数据特点和实际分类预测需求,1984年L.Breiman等人提出了以最小Gini指数值的属性作为测试属性的CART算法。

Decision tree algorithm is very widely used classification methods, the first decision tree learning system is composed of Hunt , who in 1966 developed a concept learning system . Achievements in the decision tree algorithms , 1979 JRQuinlan made famous ID3 algorithm , due ID3 algorithm can only deal with discrete -valued attributes , while the data is more sensitive to noise , then , in order to adapt to different data characteristics and the actual classification forecast demand , 1984 in L.Breiman et al proposed a minimum Gini index value attribute as a test attribute CART algorithm . Compared to the ID3 algorithm , CART is generated binary tree to improve the classification accuracy. 1992 K.Kira and L.Rendell proposed based on dependencies between attributes RELIEF algorithms. 1993 , JRQuinlan also proposed algorithm C4.5 , ID3 algorithm overcomes the deficiencies in the application , C4.5 algorithm uses the information gain ratio as the attribute split metrics that can handle continuous -valued attributes and missing value property , inherited the ID3 benefits while extending the scope of application of the decision tree .


1996年M.Mehta和R.Agrawal等人提出了高速可伸缩的适合处理较大规模数据的SLIQ算法,1996年J.Shafer和R.Agrawal等人提出了可伸缩并行归纳的SPRINT决策树算法,SLIQ和SPRINT算法生成的都是二叉树,具有良好的伸缩性和并行性,分类预测精度很高;1998年以后又相继提出了PUBLIC和RainForest(雨林)等常用的决策树建树算法。

1996 M.Mehta and R.Agrawal et al proposed a high-speed scalable suitable for handling large-scale data SLIQ algorithm, 1996 J.Shafer and R.Agrawal et al proposed a scalable parallel inductive SPRINT decision tree algorithm , SLIQ and SPRINT algorithm to generate all binary trees , with good scalability and parallelism, classification prediction accuracy is high ; 1998 and later have proposed PUBLIC and rainForest ( rainforest ) and other commonly used decision tree algorithm achievements .


在决策树剪枝算法上,1984年L.Breiman和J.Freidman提出了误差复杂性剪枝(ECP)算法和第一个后剪枝算法代价复杂性剪枝(CCP);同年T.Niblett提出了最小错误率剪枝(MEP)算法;1987年J.Mingers和J.R.Quinlan相继提出了临界值剪枝(CVP)算法和减少错误剪枝(REP)算法。

In the decision tree pruning algorithms , 1984 L.Breiman and J.Freidman proposed error complexity pruning (ECP) algorithm and a consideration of post- pruning algorithm complexity pruning (CCP); same year T.Niblett proposed the minimum error rate pruning (MEP) algorithm ; 1987 J.Mingers and JRQuinlan have proposed threshold pruning (CVP) algorithm and reduce errors pruning (REP) algorithms. Tree pruning algorithm described above mainly after pruning algorithm, in practical application after pruning algorithm is also used more often. The traditional tree pruning are based on the original pruning . In recent years , many researchers proposed rule pruning methods , namely the establishment of a good original decision tree to extract all the rules , the use of rough set theory attributes the equivalent set of rules for simplicity. Include the use of information theory and fuzzy mathematics to measure the amount of information rules rule antecedent and the consequent degree of correlation rules to carry out pruning , pruning achieved good results, simplified rules are more streamlined , with a good classification prediction.

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