决策树与MATLAB：农用地定级的新模型与实验验证

该论文深入探讨了在农用地定级过程中如何利用MATLAB和决策树C4.5算法构建更为精确和可靠的评价模型。传统的农用地定级方法，如因素法、修正法和样地法，存在数据完整性问题、过度依赖经验知识和处理定性变量的困难。作者针对这些问题，提出采用决策树这一数据挖掘中的常用分类方法，其优势在于它能有效地处理缺失和错误数据，同时具有自学习能力，能处理定性特征。 论文首先介绍了决策树算法的基本原理，它是归纳学习的一种，通过实例归纳出分类规则，特别适用于混合数据的分类预测。决策树构建过程分为两步：一是利用训练样本集训练模型，即通过建树和剪枝操作提取数据中的知识，实现机器学习；二是使用训练好的决策树对新的农用地数据进行分类和预测。 作者以山东省平阴县栾湾乡为例，选择了7个关键指标作为决策树的测试属性，通过MATLAB平台构建了农用地定级决策树模型。模型的结果表明，基于决策树的方法不仅减少了对专家经验的依赖，而且生成的知识易于理解，预测准确率较高，能满足农用地定级评价的需求。 这篇论文不仅阐述了决策树在农用地定级中的应用价值，还展示了如何通过MATLAB工具将其具体实施，以提升农用地定级的科学性和准确性。这为土地管理部门提供了新的思路和技术支持，有助于优化土地资源配置和管理。