[1]刘星毅.一种新的决策树分裂属性选择方法[J].计算机技术与发展,2008,(05):70-72.
　LIU Xing-yi.A New Splitting Criterion of Decision Trees[J].,2008,(05):70-72.
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一种新的决策树分裂属性选择方法()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2008年05期
页码:
70-72
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
A New Splitting Criterion of Decision Trees
文章编号:
1673-629X（2008）05-0070-03
作者:
刘星毅
饮州学院
Author(s):
LIU Xing-yi
Qinzhou University
关键词:
决策树; 分裂属性; 卡方检验; 信息熵
Keywords:
decision trees;  splitting attributes;  Chi-squared test;  information entropy
分类号:
TP301.6
文献标志码:
A
摘要:
分类问题是数据挖掘和机器学习中的一个核心问题。为了得到最大程度的分类准确率，决策树分类过程中，非常关键的是结点分裂属性的选择。常见的分裂结点属性选择方法可以分为信息熵方法、GINI系数方法等。分析了目前常见的选择分裂属性方法——基于信息熵方法的优、缺点，提出了基于卡方检验的决策树分裂属性的选择方法，用真实例子和设置模拟实验说明了文中算法的优越性。实验结果显示文中算法在分类错误率方面好于以信息熵为基础的方法
Abstract:
Classlfication is an important issue on data mining and machine learning. Selecting splitting attributes is the key process during constructing decision tree for rcceiving the maximized classification accuracy. Existing methods for classification usually

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备注/Memo

备注/Memo:
广西自然科学基金（桂科0640069）刘星毅（1972-），男，广西钦州人，硕士，中国计算机学会会员，研究方向为计算机网络、数据库技术
更新日期/Last Update: 1900-01-01