【摘要】：為了彌補(bǔ)ID3算法[1-3]的缺點(diǎn)及不足,設(shè)計(jì)了一種基于ID3算法的改進(jìn)算法。它使用修正參數(shù)修正信息增益,克服了ID3算法偏向于選擇取值較多的屬性這一缺點(diǎn),對(duì)連續(xù)值的屬性進(jìn)行離散化,解決了連續(xù)屬性的處理問(wèn)題,通過(guò)有未知值的樣本是按照已知值的相對(duì)頻率隨機(jī)分布的思想,可以處理缺少屬性值的樣本。描述了通過(guò)改進(jìn)的ID3算法生成決策樹(shù)[4]的具體步驟,將改進(jìn)算法應(yīng)用到了客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中的客戶流失分析問(wèn)題當(dāng)中。通過(guò)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析比較,得到改進(jìn)算法與原ID3算法相比具有更高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率,表明了該算法的有效性。
[Abstract]:In order to remedy the shortcomings of ID3 algorithm [1-3], an improved algorithm based on ID3 algorithm is designed. It uses modified parameters to modify the information gain, overcomes the disadvantage of ID3 algorithm, which tends to select attributes with more values, and discretizes the attributes of continuous values and solves the problem of processing continuous attributes. By using the idea that samples with unknown values are randomly distributed according to the relative frequency of known values, samples lacking attribute values can be processed. This paper describes the concrete steps of generating decision tree [4] by improved ID3 algorithm, and applies the improved algorithm to customer churn analysis in customer relationship management system. Through the analysis and comparison of the experimental results, the improved algorithm has higher prediction accuracy than the original ID3 algorithm, which shows the effectiveness of the algorithm.
【作者單位】： 四川大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP181

【參考文獻(xiàn)】

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