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针对ID3算法偏向于选择取值较多的属性作为测试属性的缺点，引入OneR算法选择属性的相关子集进行分类，降低无关属性和重复属性对分类的影响。实验结果表明，与ID3算法相比优化后的方案提高了ID3算法的分类准确率，降低了分类时间，同时克服了ID3算法的取值偏置问题，优化了分类结果。
决策树分类的属性选择方法的研究
【摘 要】
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针对ID3算法偏向于选择取值较多的属性作为测试属性的缺点，引入OneR算法选择属性的相关子集进行分类，降低无关属性和重复属性对分类的影响。实验结果表明，与ID3算法相比优化后的
【机 构】
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太原理工大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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太原理工大学学报
【发表日期】
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2011年4期
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