基于增益得分的噪声发现算法

摘要：

在现实数据集中不可避免地存在噪声,如何检测并去除噪声是数据挖掘中的一项重要研究内容.本文提出了一种基于增益的得分算法来检测噪声.为了检验该算法的有效性,以决策树为工具.在产生决策树之前,先用该算法去除训练集中的噪声,以免噪声导致决策树过大和过度拟合.对12个UCI数据集利用该算法去噪,再用C4.5生成决策树,实验结果表明,与不去噪时生成的决策树相比,改善了分类精度,且树尺寸明显减小.

关键词：机器学习、决策树、噪声

所属期刊栏目：41

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金6037500

在线出版日期：2005-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：186-188,205