一種新型的決策樹剪枝優(yōu)化算法
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目前關于決策樹剪枝優(yōu)化方面的研究主要集中于預剪枝和后剪枝算法。然而，這些剪枝算法通常作用于傳統(tǒng)的決策樹分類算法，在代價敏感學習與剪枝優(yōu)化算法相結合方面還沒有較好的研究成果?；诮洕鷮W中的效益成本分析理論，提出代價收益矩陣及單位代價收益等相關概念，采用單位代價收益最大化原則對決策樹葉節(jié)點的類標號進行分配，并通過與預剪枝策略相結合，設計一種新型的決策樹剪枝算法。通過對生成的決策樹進行單位代價收益剪枝，使其具有代價敏感性，能夠很好地解決實際問題。實驗結果表明，該算法能生成較小規(guī)模的決策樹，且與REP、EBP算法相比具有較好的分類效果。
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