一种基于ID3的前剪枝改进算法

摘要：

ID3算法作为一种流行的决策树算法,因为其算法简单、易实现而被广泛使用.但其生成的树结构往往过于庞大,复杂,也影响了算法效率.为了优化树的结构,提高树生成的效率,避免"过拟合"效应,本文将每个分类属性分类后的效果也考虑在内,即,若分类效果达到某个预定的标准则终止那条分支继续分类,并引入了最大支持度的概念,采用了前剪枝策略,对ID3算法进行了改进.实验结果显示,改进算法的确能够使生成的决策树在保证精度的基础上更加精简.

关键词：数据挖掘、决策树、前剪枝

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：上海市科委资助项目05DZ11C06

在线出版日期：2008-12-01（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：47-50