决策树的优化算法

• 作 者: 刘小虎 李生
• 机 构: 哈尔滨工业大学计算机科学系
• 出 处: 软件学报
• 发表日期: 1998年10期
• 关键词: 机器学习 决策树 分类 信息增益 熵
• 基金项目: 国家863高科技项目

决策树的优化是决策树学习算法中十分重要的分支．以ＩＤ３为基础，提出了改进的优化算法．每当选择一个新的属性时，算法不是仅仅考虑该属性带来的信息增益，而是考虑到选择该属性后继续选择的属性带来的信息增益，即同时考虑树的两层结点．提出的改进算法的时间复杂性与ＩＤ３相同，对于逻辑表达式的归纳，改进算法明显优于ＩＤ３．