决策树ID3新属性选择方法

摘要：

针对传统ID3算法存在多值属性偏向及运算量大的问题,引入粗糙集思想,定义了条件属性的相容度.利用属性的相容度作为分裂数据集的标准,构造决策树,避免传统ID3算法中对数的计算及多值属性的偏向.在3个UCI公共数据集上进行仿真实验,结果表明提出的新属性选择方法具有更高的预测准确率.

关键词：数据挖掘、决策树、粗糙集、ID3算法、大数据、算法改进

所属期刊栏目：41

分类号：TN911-34;TP181

资助基金：陕西省工业攻关2016GY-113

在线出版日期：2018-12-26（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：9-12