[1]杨学兵 张俊.决策树算法及其核心技术[J].计算机技术与发展,2007,(01):43-45.
　YANG Xue-bing,ZHANG Jun.Decision Tree and Its Key Techniques[J].,2007,(01):43-45.
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决策树算法及其核心技术()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2007年01期
页码:
43-45
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Decision Tree and Its Key Techniques
文章编号:
1673-629X（2007）01-0043-03
作者:
杨学兵 张俊
安徽工业大学计算机学院
Author(s):
YANG Xue-bing;  ZHANG Jun
School of Computer Science, Anhui University of Technology
关键词:
决策树; 测试属性; 树枝修剪
Keywords:
decision tree itesting feature;  tree pruning
分类号:
TP311
文献标志码:
A
摘要:
决策树是归纳学习和数据挖掘的重要方法，通常用来形成分类器和预测模型。概述了决策树分类算法，指出了决策树算法的核心技术：测试属性的选择和树枝修剪技术。通过对当前数据挖掘中具有代表性的优秀分类算法进行分析和比较，总结出了各种算法的特性，为使用者选择算法或研究者改进算法提供了依据。最后，通过一个实例说明决策树分类在实际生产中的应用
Abstract:
Decision tree is an important method in induction learning as well as in data mining, which can be used to form classification and predictive model. Introduces decision tree and points out its key techniques： the choice of testing feature and tree pruning. It summarizes the main features of every algorithm by analyzing and comparing a variety of typical classifiers to provide a basis for selecting or improving the algorithms in data mining. Finally, through an instance, this paper shows the application of decision tree in production

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备注/Memo

备注/Memo:
安徽省教育厅自然科学基金重点资助项目（2004KJ053ZD）.杨学兵（1967-）,男,安徽和县人，副教授，博士，研究方向为人工智能
更新日期/Last Update: 1900-01-01