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ID3算法是决策树归纳中普遍而有效的启发式算法.本文针对ID3算法的不足,给出了一个改进版本,它在选择测试属性时不仅要求该属性和类的交互信息较大,而且要求和祖先结点使用过的属性之间的交互性息尽可能小,从而避免了对冗余属性的选择,实现信息熵的真正减少.在生成树的过程中,设定分类阈值,对树进行剪枝,以避免数据子集过小,使进一步划分失去统计意义.实验结果表明,该算法能构造出比ID3算法更优的决策树. 相似文献
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