基于差分演化的GEP决策树算法

• 作 者: 王卫红 阮薇 李曲
• 机 构: 浙江工业大学计算机科学与技术学院
• 出 处: 计算机工程
• 发表日期: 2011年1期
• 关键词: 基因表达式编程 决策树 差分演化 Gene Expression Programming（GEP） decision tree Differential Evo

基于均匀常数分布的基因表达式编程决策树算法存在对多属性数据分类效果不佳的问题。为此，提出一种基于差分演化的基因表达式编程决策树算法，该算法通过引入差分演化的方法对其附加阈值进行改进，从而使均匀的常数数组在保持均匀分布的同时仍不失多样性。实验结果表明，该方法在多属性数据的分类问题上能够得到良好的效果。