【摘 要】
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本文提出了一种新的决策树算法.引入了基于统计估计的方法,并针对学习问题做了修正,同时考虑了特征提取和特征选择的因素.基于UCI数据的实验结果以及实际应用的测试结果都表
【机 构】
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中国科学技术大学计算机科学与技术系,
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本文提出了一种新的决策树算法.引入了基于统计估计的方法,并针对学习问题做了修正,同时考虑了特征提取和特征选择的因素.基于UCI数据的实验结果以及实际应用的测试结果都表明,本文方法比C4.5的判决精度更高,计算速度更快.
In this paper, a new decision tree algorithm is proposed, and a method based on statistical estimation is introduced, and the learning problems are corrected, taking into account the factors of feature extraction and feature selection. The experimental results based on UCI data and the practical application of the test results Both of them show that the proposed method is more accurate and faster than C4.5.
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