發(fā)布時間：2017-09-18 09:25

  本文關(guān)鍵詞：基于SVM最優(yōu)決策面的決策樹構(gòu)造

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【摘要】：針對決策樹與SVM算法融合問題,提出一種基于SVM最優(yōu)決策面(ODS)構(gòu)造決策樹的方法。通過研究ODS形狀位置特征與其屬性分類能力的關(guān)系以及屬性分割點的數(shù)目、位置與決策樹大小、分類誤差的關(guān)系,給出基于ODS形狀位置特征的屬性重要性度量方法與屬性最小分割點數(shù)的確定方法,進而得出了ODS逼近決策樹決策面的誤差模型,最終實現(xiàn)ODS對決策樹決策面的有效逼近,并用于多類別決策樹的構(gòu)造。典型數(shù)據(jù)集的計算結(jié)果表明,與C4.5算法相比,所提出的決策樹構(gòu)造方法平均分類誤差可減少60%以上,顯著提高了決策樹的泛化能力。
【作者單位】： 南京工業(yè)大學計算機科學與信息技術(shù)學院;
【關(guān)鍵詞】： 決策樹 支持向量機 最優(yōu)決策面逼近 屬性重要性度量 屬性分割優(yōu)化
【基金】：江蘇省高校自然科學基金(12KJB510007)項目資助
【分類號】：TP181
【正文快照】： 1引言決策樹學習是目前機器學習領(lǐng)域的重要學習方法之一,常見決策樹算法包括分類決策樹算法C4.5、C5等。當前決策樹與其它算法融合的方法常用來優(yōu)化決策樹的分類性能[1-4]。支持向量機(support vector machine,SVM)與決策樹算法的融合學習可以在樣本數(shù)量較小的情況下有效的保

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