MBDT：改进的决策树算法提升分类效率

决策树算法作为数据挖掘中的关键分类技术,一直以来备受关注。本文主要探讨了决策树算法的研究与改进,特别是着重介绍了一种创新的基于度量的决策树（MBDT）方法。MBDT算法起源于对经典决策树算法如ID3（Iterative Dichotomizer 3）的深入分析和比较。 ID3算法是早期决策树生成算法之一，它通过递归地选择最优属性来分割数据集，以最大化信息增益或信息增益比，以此构建决策树。然而，ID3在处理连续属性和处理缺失值时可能存在局限性。为了克服这些问题，MBDT算法将线性分类器的原理融入决策树，旨在通过度量策略优化决策树的构建过程。这种方法强调的是在构造决策树时考虑属性之间的度量关系，这有助于减少决策树的深度，从而提高分类效率。 MBDT算法的优势在于它能够在保持决策树易于理解和高效性的基础上，通过度量选择更合适的划分属性，避免过拟合，提高了分类的准确性。这种改进减少了决策树所需的训练样本数量，特别适用于数据量较大或者存在复杂属性关系的情况。此外，MBDT算法无需额外的领域知识，只需要属性和结果的数据就可以进行训练。 尽管决策树算法在过去几十年里取得了显著成就，但仍有许多可以改进的地方。现有的决策树方法如C4.5、CART（Classification and Regression Trees）等虽然各有特色，但它们也都面临着某些挑战，如处理不平衡数据、特征选择等问题。MBDT作为一种改进，旨在解决这些传统算法的局限，通过结合度量优化，提供了一个更全面、高效的分类解决方案。 总结来说，本文的核心贡献是提出了一种新的决策树算法MBDT，它在保持原有决策树优点的基础上，通过度量优化策略增强了其在实际应用中的性能。通过对MBDT的实验验证，研究者证明了这种方法在减少决策树复杂度、提升分类效率方面具有明显优势，为进一步提升决策树算法的准确性和适用性提供了新的研究方向。