基于粗糙集方法的决策树多值偏向理论分析

作者：章晓; 何熊熊; 朱忠记; 赵松

来源：杭州电子科技大学学报, 2014, (02): 41-44.

• 决策树算法
• 粗糙集
• 信息增益
• 多值偏向
• 属性重要度 decision algorithm
• rough set
• information gain
• multi-value bias
• attributes importance index

ID3决策树算法是构造决策树的重要算法之一,然而实验表明该算法在选择分裂属性时存在着多值偏向问题。以往的大多数学者都是基于实验分析多值偏向问题。该文针对这个问题,基于粗糙集理论及凹函数性质,引入函数重要度概念,从理论上分析多值偏向问题,并分析了属性多值对属性的重要度的影响。最后实验验证该理论分析方法的正确性与可行性。

• 出版日期2014
• 单位浙江工业大学