一种与神经元网络杂交的决策树算法

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神经元网络在多数情况下获得的精度要比决策树和回归算法精度高,这是因为它能适应更复杂的模型.同时由于决策树通常每次只使用一个变量来分支,它所对应的识别空间只能是超矩形,这也就比神经元网络简单,精度不能与神经元网络相比.然而神经元网络需要相对多的学习时间,并且其模型的可理解性不如决策树、Naive-Bayes等方法直观. 本文在进行两种算法对复杂模型的识别对比后,提出一个新的算法NNTree,这是一个决策树和神经元网络杂交的算法:决策树节点包含单变量的分支就象正常的决策树,但是叶子节点包含神经元网络分类器.这
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