基于ROUGH集的决策树测试属性选择方法

测试属性的选择直接影响到决策树中结点的个数甚至是深度,因此如何选择测试属性是研究的一个热点。本文主要介绍了粗集理论的方法。通过比较我们会发现,在单变量决策树的构造上,粗集理论中属性重要性的方法计算量较小,而多变量决策树充分考虑了条件属性间的相关性,因此通过求解信息系统的相对核从而减少决策树结点的个数。