计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2006年
35期
160-162,187
,共4页
闫建辉%王熙照%隋春荣%王硕%苑俊英
閆建輝%王熙照%隋春榮%王碩%苑俊英
염건휘%왕희조%수춘영%왕석%원준영
样例挑选%信息熵%模糊决策树归纳%泛化精度
樣例挑選%信息熵%模糊決策樹歸納%汎化精度
양례도선%신식적%모호결책수귀납%범화정도
设A是一训练集,B是A的一个子集,B是选择A中部分有代表性的示例而生成的.得到了这样一个结论,即对于适当选取的B,由B训练出的决策树其泛化精度优于由A训练出的决策树的泛化精度.进一步,设计实现了一种如何从A中挑选有代表性的示例来生成B的算法,并从数据分布和信息熵理论角度分析了该算法的设计原理.
設A是一訓練集,B是A的一箇子集,B是選擇A中部分有代錶性的示例而生成的.得到瞭這樣一箇結論,即對于適噹選取的B,由B訓練齣的決策樹其汎化精度優于由A訓練齣的決策樹的汎化精度.進一步,設計實現瞭一種如何從A中挑選有代錶性的示例來生成B的算法,併從數據分佈和信息熵理論角度分析瞭該算法的設計原理.
설A시일훈련집,B시A적일개자집,B시선택A중부분유대표성적시례이생성적.득도료저양일개결론,즉대우괄당선취적B,유B훈련출적결책수기범화정도우우유A훈련출적결책수적범화정도.진일보,설계실현료일충여하종A중도선유대표성적시례래생성B적산법,병종수거분포화신식적이론각도분석료해산법적설계원리.
