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通过对SPRINT、RAINFOREST等传统决策树算法改进，使其能够适应不断生长的训练集，生成一棵与旧树相关的树；改进后的算法，新样本一来即可处理，随时产生一个相关的决策树，并且此树还不断优化，具有实时性．
一种动态的决策树算法研究
【摘 要】
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通过对SPRINT、RAINFOREST等传统决策树算法改进，使其能够适应不断生长的训练集，生成一棵与旧树相关的树；改进后的算法，新样本一来即可处理，随时产生一个相关的决策树，并且此树还不
【机 构】
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枣庄学院计算机科学系
【出 处】
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邵阳学院学报(自然科学版)
【发表日期】
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2007年3期
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