發(fā)布時間：2020-06-16 21:18

【摘要】：通過對多種約簡方法進(jìn)行比較,為了得到更好的結(jié)果,在傳統(tǒng)基于屬性依賴度的約簡方法基礎(chǔ)上,定義更精確的強(qiáng)化正域概念。通過對邊界域的精確劃分,得出各條件屬性對決策屬性的強(qiáng)化依賴度,并用自頂向下的啟發(fā)式搜索算法得到約簡結(jié)果。采用UCI標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集對基于強(qiáng)化正域約簡方法 REPR進(jìn)行測試,約簡數(shù)據(jù)后構(gòu)建的決策樹規(guī)模小,分類精度高。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相比于經(jīng)典方法,REPR能更有效地對決策表進(jìn)行屬性約簡。
【圖文】：

屬件}nl樸示音阻

、基于信息熵的AＲABCIE［6］。實(shí)驗(yàn)選取UCI機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫中8組數(shù)據(jù)進(jìn)行。采用五折交叉實(shí)驗(yàn)方法進(jìn)行十次實(shí)驗(yàn)，用ID3算法根據(jù)約簡后的訓(xùn)練集構(gòu)建決策樹來檢測測試集數(shù)據(jù)，得出其決策屬性的判定準(zhǔn)確率和樹規(guī)模的平均值來評價各方法。剩余屬性越少，決策樹規(guī)模越小，分類準(zhǔn)確率越高，則該約簡方法更優(yōu)秀。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)，每種方法的決策樹規(guī)模、判斷準(zhǔn)確率、剩余屬性數(shù)和運(yùn)行耗時如表3、4所示，其中下畫線結(jié)果為每組最優(yōu)。為了更清楚比較各種方法結(jié)果，隨著數(shù)據(jù)集對象個數(shù)的增加，三種方法剩余屬性數(shù)目和樹規(guī)模對比圖如圖2、3所示。表3有效性實(shí)驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)集樣本數(shù)條件屬性數(shù)ＲEPＲ剩余屬性數(shù)樹規(guī)模準(zhǔn)確率/%ＲPＲ剩余屬性數(shù)樹規(guī)模準(zhǔn)確率/%AＲABCIE剩余屬性數(shù)樹規(guī)模準(zhǔn)確率/%Bollon204211002110021100Lenses2444791．74791．74791．7Zoo101165988．951188．95988．9Dermatilogy3663469791．971058169791．9Optical179764632286736986．6632385．6Chess3196362738195．83146796．33042296．7Spambase4601577268396．910568593．910504493．9Landsat6435367212397．47538597．38231597表4各方法運(yùn)行耗時/s數(shù)據(jù)集方法ＲEPＲＲPＲAＲABCIEZoo0．0150．0150．031Dermatilogy0．5310．7950．561Optical26．53633．88326．083Chess14．83519．17317．144Spambase232．701338．875336．863Landsat124．364124．472120．963從表和圖的結(jié)果中可知，在數(shù)據(jù)集對象數(shù)少時，本文方法和其他方法約簡結(jié)果基本相同。隨著數(shù)據(jù)集中對象數(shù)量和條件屬性增多，本文方法得到更小的條件屬性集。構(gòu)建的決策樹在對測試集判定時，準(zhǔn)確率基本和對比方法持平，甚至優(yōu)于對比方?

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2716603