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【摘 要】
:
决策树分析就是知识发现的过程,决策树模型的复杂度和预测精度决定了决策树的好坏。决策树是根据启发规则生成的,常见的决策树生成算法有基于信息论的ID3、C4.5算法,但是这些算法在实际应用中都存在着各种不足之处。本文提出了一种基于信息熵的离散化算法I-C4.5算法,以减少C4.5算法在做数据离散化处理时产生计算量偏大的问题。本文将改进的算法I-C4.5应用到了医院对肺病住院费用决策树分析中,并对比分析
【作 者】
:
王佳杰
【机 构】
:
长春理工大学
【发表日期】
:
2011年03期
【关键词】
:
数据挖掘
决策树
信息熵
I-C4.5算法
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