基于粗糙集和集成学习的决策树算法研究

来源 :青岛科技大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：QQ81886788

【摘要】

：

决策树算法是一种应用广泛且易理解的分类算法,可用于求解回归和分类问题。典型的决策树算法有ID3、C4.5和CART等。决策树算法对于训练集中属性类型要求相对较低,能够处理离散型属性和连续型属性,并且算法运行效率高,使用简单。然而,决策树容易导致过拟合,使得训练模型的泛化能力较差。在处理大规模数据时,难以获得良好的分类结果。针对这些问题,本文将结合粗糙集理论对决策树算法进行深入的分析和研究,并提出一

【作者】

：

刘晓慧

【出处】

：

青岛科技大学

【发表日期】

：

2019年12期

【关键词】

：

决策树粗糙集粗糙粒度调和粒度决策熵随机森林

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