文件名称:
采用重复剪辑近邻法提高决策树算法的性能
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文件大小: 333kb
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上传时间: 2021-01-15
详细说明：决策树算法易受训练样本集中噪声和混杂区域的影响。重复剪辑近邻法能消除样本集中符合
某些先决条件的噪声, 清除混杂区域中后验概率较小的类别所包含的样本, 并在各类样本间形成符合Bayes
分类准则的界线。用它对合适的训练样本集进行筛选, 可在不损害分类准确率的同时明显地减小决策树的规模, 有助于增强决策树的可理解性和可用性, 从而提高决策树的性能。
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