决策树剪枝算法的研究与改进

被引：136

作者：

李道国

苗夺谦

俞冰

机构：

[1] 同济大学计算机科学与工程系,同济大学计算机科学与工程系,同济大学计算机科学与工程系上海,上海,上海

来源：

计算机工程 | 2005年 / 08期

关键词：

机器学习; ID3算法; FNP剪枝算法; 信息熵;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

Failure-node prune(FNP)剪枝算法是在深入分析和研究人工智能机器学习中ID3算法的基础上,提出的一种新的剪枝算法。通过采用CMU的4个具有典型特征的数据库对ID3算法、Expected-error prune剪枝算法和Failure-node prune剪枝算法进行实验对比分析,结果表明,Failure-node prune剪枝算法对于不完整的、不确定的、规模大的数据集有更好的剪枝效果,具有一定的应用价值。

引用

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