北京交通大学学报
北京交通大學學報
북경교통대학학보
JOURNAL OF NORTHERN JIAOTONG UNIVERSITY
2005年
5期
92-97
,共6页
急切式学习策略%懒惰式学习策略%懒惰式决策树%朴素贝叶斯
急切式學習策略%懶惰式學習策略%懶惰式決策樹%樸素貝葉斯
급절식학습책략%라타식학습책략%라타식결책수%박소패협사
急切式学习策略和懒惰式学习策略有着不同的学习和分类机制.通过分析急切式学习策略下的普通决策树模型和懒惰式学习策略下的懒惰式决策树模型,提出了一种新的决策树分类模型即Semi-LDtree.它生成的决策树的结点,如普通决策树一样,包含单变量分裂,但是叶子结点相当于一个懒惰式决策树分类器.这种分类模型保留了普通决策树良好的可解释性,实验结果表明它提高了分类速度和分类精确度,特别是在大的数据集合上效果更加明显.
急切式學習策略和懶惰式學習策略有著不同的學習和分類機製.通過分析急切式學習策略下的普通決策樹模型和懶惰式學習策略下的懶惰式決策樹模型,提齣瞭一種新的決策樹分類模型即Semi-LDtree.它生成的決策樹的結點,如普通決策樹一樣,包含單變量分裂,但是葉子結點相噹于一箇懶惰式決策樹分類器.這種分類模型保留瞭普通決策樹良好的可解釋性,實驗結果錶明它提高瞭分類速度和分類精確度,特彆是在大的數據集閤上效果更加明顯.
급절식학습책략화라타식학습책략유착불동적학습화분류궤제.통과분석급절식학습책략하적보통결책수모형화라타식학습책략하적라타식결책수모형,제출료일충신적결책수분류모형즉Semi-LDtree.타생성적결책수적결점,여보통결책수일양,포함단변량분렬,단시협자결점상당우일개라타식결책수분류기.저충분류모형보류료보통결책수량호적가해석성,실험결과표명타제고료분류속도화분류정학도,특별시재대적수거집합상효과경가명현.
