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上传时间: 2020-10-17
详细说明：逻辑模型树（LMT）算法是基于树归纳和逻辑回归的一种分类算法。为验证LMT算法的优势，利用3个UCI标准数据集建模，将LMT算法与其他决策树方法进行对比分析。针对LMT算法在建立逻辑回归模型时会导致较高的计算复杂性的问题，研究利用赤池信息量准则改进LMT算法，提升算法时间性能，避免模型过度拟合。在UCI标准数据集和烟叶综合质量评价数据中应用改进的LMT算法进行建模验证，结果表明，该改进方法在模型精度和召回率方面基本优于其他决策树方法，时间性能比改进前提升50%左右，能较好地评价烟叶综合质量。
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