| 基于贝叶斯推理的决策树模型 |
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| 引用本文： | 周亚同,张太镒,卢照敢. 基于贝叶斯推理的决策树模型[J]. 西安交通大学学报, 2006, 40(8): 888-891 |
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| 作者姓名： | 周亚同 张太镒 卢照敢 |
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| 作者单位： | 西安交通大学电子与信息工程学院,710049,西安 |
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| 摘 要： | 针对决策树（DT）模型缺乏概率背景这一问题，将贝叶斯推理引入DT模型，提出了一种基于贝叶斯推理的决策树（BDT）模型．在假定所含待定参量的先验与似然的前提下，借助贝叶斯推理获得参量的后验，然后运用逆跳马尔科夫链蒙特卡洛算法对后验抽样，最终求出样本属于某一类别的置信度，从而避免了武断判决．BDT模型以抽样代替拆分与剪枝操作，既直观又灵活，同时在抽样时考虑了不同的树结构与递归分割方案，使得分类准确率得以提高．仿真实验结果表明，BDT模型的平均分类准确率与DT模型相比提高了1．7％～3．5％．
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| 关 键 词： | 决策树 贝叶斯推理 逆跳马尔科夫链蒙特卡洛 分类准确率 递归分割 |
| 文章编号： | 0253-987X（2006）08-0888-04 |
| 收稿时间： | 2006-01-23 |
| 修稿时间： | 2006-01-23 |
Decision Tree Model Based on Bayesian Inference |
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| Zhou Yatong,Zhang Taiyi,Lu Zhaogan. Decision Tree Model Based on Bayesian Inference[J]. Journal of Xi'an Jiaotong University, 2006, 40(8): 888-891 |
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| Authors: | Zhou Yatong Zhang Taiyi Lu Zhaogan |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | decision tree Bayesian inference reversible jump Markov chain Monte Carlo classifi-( cation) accuracy rate recursive partition |
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