决策树分类算法优化：基于样本选择的改进方法

"基于样本选取的决策树改进算法 (2009年)" 是一篇发表在《西南交通大学学报》的工程技术论文，作者是冯少荣和肖文俊。该研究旨在提高决策树分类算法的精度，通过对比分析经典算法如ID3和C4.5，提出了一种新的改进策略。 正文: 决策树是一种广泛应用的机器学习模型，用于分类和回归任务。传统的决策树算法，如ID3（Iterative Dichotomiser 3）和C4.5，依赖于信息熵或信息增益来选择最佳划分属性。然而，这些算法往往容易受到数据集中的噪声、不平衡样本分布和过拟合等问题的影响，导致分类精度下降。 论文提出的改进算法基于两个关键观察：一是决策树的准确度与样本选择有密切关系，二是决策树算法通常只能找到局部最优解，而非全局最优。为了克服这些限制，作者提出了一种基于样本选取的迭代方法。这种方法并不直接修改决策树构建的逻辑，而是通过反复迭代过程，动态调整样本集合，以寻找能够提高整体分类性能的“较优样本”。 具体实施时，算法在每次迭代中会根据当前决策树的表现来评估样本的重要性，并据此调整样本集。这种策略可以视为对决策树生长过程的一种优化，它能够在不改变算法基本结构的前提下，改善决策树的构建过程，从而提高分类效果。由于这种方法不局限于特定的决策树算法，它具有较好的通用性，能够适应不同的决策树模型。 实验结果显示，改进后的算法相比于ID3和C4.5算法，在平均错误率上有所降低，比例约为0.82：1.22：0.92，这表明改进算法在处理分类问题时，能够提供更精确的预测。这一成果对于提高决策树模型的泛化能力和实际应用价值具有重要意义。 关键词涵盖了决策树的基本概念，如样本选取、ID3算法、C4.5算法以及分类问题，这些都是决策树算法研究的核心领域。文章的中图分类号“TP18”代表了该研究属于计算机科学技术中的智能系统和人工智能部分，而文献标识码“A”则表明这是一篇原创性的学术论文。 总结来说，这篇论文贡献了一种创新的决策树优化策略，通过样本选取的迭代优化，提高了分类的准确性和模型的适用性，这对于提升机器学习模型在实际应用中的性能具有积极的指导意义。