作者：丁祥武 王斌数据挖掘决策树前剪枝
摘要：ID3算法作为一种流行的决策树算法,因为其算法简单、易实现而被广泛使用。但其生成的树结构往往过于庞大,复杂,也影响了算法效率。为了优化树的结构,提高树生成的效率,避免“过拟合”效应,本文将每个分类属性分类后的效果也考虑在内,即,若分类效果达到某个预定的标准则终止那条分支继续分类,并引入了最大支持度的概念,采用了前剪枝策略,对ID3算法进行了改进。实验结果显示,改进算法的确能够使生成的决策树在保证精度的基础上更加精简。
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