抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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C4.5およびC5.0デシジョンツリーアルゴリズムに基づいてディシジョンツリーが築き上げられるとき,訓練誤りと試験誤りが比較的高い問題を効果的に扱うために,3つの改良戦略を提示する。改良戦略は以下の通りである:無関係な特徴を取り除くことができるだけではなく,高い属性相関の余分な特徴も見つけることができる属性相関は,属性と概念の間で相関を定量化することになっている;剪定戦略が十分効果的に適切な信頼度を採用して,次にディシジョンツリーの実現可能性と効率を保証するそれぞれの属性の属性数と異なる値縮を小する。属性離散化と選定を素晴らしく的確に機能するために,Chi2アルゴリズムのバリエーションを提案する。改良戦略を非浸潤癌データに適用して,シミュレーションはそれらの効率を確証する。実験テストで,古典的デシジョンツリーアルゴリズムと比較して,改良アルゴリズムは分類のより良い精度を構築することができる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST