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决策树简化(剪切)方法综述
被引:13
作者
:
王熙照
论文数:
0
引用数:
0
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0
机构:
河北大学数学与计算机学院机器学习研究中心
王熙照
游自英
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0
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0
机构:
河北大学数学与计算机学院机器学习研究中心
游自英
机构
:
[1]
河北大学数学与计算机学院机器学习研究中心
[2]
河北大学数学与计算机学院机器学习研究中心 保定
[3]
保定
来源
:
计算机工程与应用
|
2004年
/ 27期
关键词
:
决策树简化;
剪枝;
预剪枝;
后剪枝;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP18 [人工智能理论];
学科分类号
:
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要
:
树的简化是决策树归纳学习中关键的部分。论文是决策树简化方法的一个综述,包括预剪枝、后剪枝和其它方法。文中叙述了多种著名的剪枝方法,各种方法的优缺点及对其的改进和变型。
引用
收藏
页码:66 / 69
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[1]
Classification and Regression Trees .2 Leo Breiman,Jerome H Friedman,Richard A. Olshen,Charles J. Stone. Wadsworth International Group . 1984
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