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变精度粗集模型在决策树生成过程中的应用
被引量：
4
1
作者
王名扬
卫金茂
伊卫国
《计算机工程与科学》
CSCD
2005年第1期96-98,共3页
Pawlak粗集模型所描述的分类是完全精确的 ,而没有某种程度上的近似。在利用Pawlak粗集模型构造决策树的过程中 ,生成方法会将少数特殊实例特化出来 ,使生成的决策树过于庞大 ,从而降低了决策树对未来数据的预测和分类能力。利用变精度...
Pawlak粗集模型所描述的分类是完全精确的 ,而没有某种程度上的近似。在利用Pawlak粗集模型构造决策树的过程中 ,生成方法会将少数特殊实例特化出来 ,使生成的决策树过于庞大 ,从而降低了决策树对未来数据的预测和分类能力。利用变精度粗集模型 ,对基于Pawlak粗集模型的决策树生成方法进行改进 ,提出变精度明确区的概念 ,允许在构造决策树的过程中划入明确区的实例类别存在一定的不一致性 ,可简化生成的决策树 。
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关键词
决策树
变精度粗集
泛化能力
生成方法
特化
模型构造
分类能力
近似
生成过程
不一致性
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职称材料
题名
变精度粗集模型在决策树生成过程中的应用
被引量：
4
1
作者
王名扬
卫金茂
伊卫国
机构
东北师范大学物理学院计算机智能研究所
吉林
大学
计算机
科学与技术
学院
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
2005年第1期96-98,共3页
文摘
Pawlak粗集模型所描述的分类是完全精确的 ,而没有某种程度上的近似。在利用Pawlak粗集模型构造决策树的过程中 ,生成方法会将少数特殊实例特化出来 ,使生成的决策树过于庞大 ,从而降低了决策树对未来数据的预测和分类能力。利用变精度粗集模型 ,对基于Pawlak粗集模型的决策树生成方法进行改进 ,提出变精度明确区的概念 ,允许在构造决策树的过程中划入明确区的实例类别存在一定的不一致性 ,可简化生成的决策树 。
关键词
决策树
变精度粗集
泛化能力
生成方法
特化
模型构造
分类能力
近似
生成过程
不一致性
Keywords
variable precision rough set model
Pawlak rough set model
error parameter
variable precision explicit region
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
变精度粗集模型在决策树生成过程中的应用
王名扬
卫金茂
伊卫国
《计算机工程与科学》
CSCD
2005
4
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