基于分类贡献函数的决策树构建方法

"应用分类贡献函数的决策树构造方法 (2011年) - 河南科技大学学报：自然科学版 - 河南省自然科学基金项目 - 河南省科技攻关项目 - 谌章义，伍临莉 - 决策树 - 粗糙集 - 核 - 区分矩阵 - ID3 - C4.5 - CART - CHAID - QUEST" 本文主要探讨了在决策树构建过程中如何选择有效的分类属性以优化决策树的结构和分类性能。作者基于粗糙集理论，提出了一种新的方法，即在“核”中应用分类贡献函数来选择分类属性。这个方法旨在解决传统基于信息熵的算法（如ID3和C4.5）存在的问题，这些问题包括决策树中子树的重复和属性的多次检验，这些因素可能导致分类效率和效果的降低。 粗糙集理论是由波兰数学家Pawlak在1982年创立的，它提供了一种处理不确定性和不精确信息的数学框架。在决策树构造中引入粗糙集概念，可以更高效地识别和利用数据中的关键特征，而无需对属性进行详细的定量描述。 传统的ID3算法及其改进版C4.5是基于信息熵的决策树构建算法，它们通过计算熵的减少来评估属性的重要性。然而，这些算法有时会导致冗余的决策路径和多次检查同一属性，增加了决策树的复杂性。相反，文章中提到的新方法通过分类贡献函数来衡量属性对分类的直接影响，从而可能构建出更简洁、效率更高的决策树。 为了验证新方法的有效性，作者进行了实验，对比了基于分类贡献函数的决策树与C4.5以及基于加权平均粗糙度的决策树生成算法。实验结果表明，新方法构建的决策树具有更低的复杂性，同时能够显著提升分类的准确性。 论文还指出，决策树构建的关键在于选择合适属性，以生成最小的决策树，即分支最少的树。除了信息熵和粗糙集方法，还有其他几种属性选择策略，例如CART（分类与回归树）、CHAID（分类和非参数交互检测）和QUEST（快速、无偏见、可解释的树）。这些算法各有特点，适用于不同的数据集和应用场景。 该研究为决策树学习提供了一个新的视角，即通过分类贡献函数优化属性选择，以实现更高效、准确的分类模型。这种方法对于处理复杂数据集和提高机器学习模型的性能具有潜在的价值。