基于变精度粗糙集的分类决策树构造方法

针对分类决策树构造时最优属性选择困难、难以适合大规模数据集的问题,提出新的属性选择标准——属性分类重要性测度,引入置信度和支持度,设计了基于变精度粗集理论的决策树算法。分类重要性测度可全面刻画属性的综合分类能力,且计算比信息增益简单。决策树生长过程中引入支持度和置信度,以控制决策树的生长,提高决策树对噪声数据集和不相容数据集的处理能力,减小决策树的规模。通过对UCI上5个不同规模和类型的数据集进行测试计算,结果表明算法效率高于ID3算法,与UCI报告的最好结果相当。