決策樹

多源數(shù)據(jù)匯集和決策樹的滿意度提升技術(shù)，利用滿意度決策樹模型，對(duì)多IT系統(tǒng)和多渠道來(lái)源的滿意度數(shù)據(jù)進(jìn)行了歸一化處理和融合。提出滿意度智能計(jì)算模型，為滿意度管理、預(yù)警、智能微調(diào)及自動(dòng)糾錯(cuò)提供計(jì)算基礎(chǔ)。引入剪枝優(yōu)化的記憶化搜索算法，對(duì)滿意度數(shù)據(jù)進(jìn)行智能糾錯(cuò)。通過(guò)建立分層次、多角度、全方位的滿意度管理模式，有效提升IT系統(tǒng)服務(wù)滿意度，具有廣泛的應(yīng)用前景。關(guān)鍵詞：多源數(shù)據(jù)匯集；剪枝優(yōu)化；智能糾錯(cuò)；內(nèi)部滿意度；決策樹中圖分類號(hào)：TP39? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? 文章編

，文章提出一種決策樹聯(lián)合YOLOv5的噪聲識(shí)別檢測(cè)方法，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，該方法對(duì)于干擾噪聲識(shí)別具有很好的檢測(cè)效果，干擾噪聲識(shí)別精確率達(dá)到94.6%。關(guān)鍵詞：決策樹；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；計(jì)算機(jī)視覺(jué)；噪聲檢測(cè)中圖分類號(hào)：TP311 ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ? 文章編號(hào)：2096-4706（2023）14-0080-05Automatic Identification Algorithm for Interference Noise in Seismic SignalsWU

生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)與決策樹相結(jié)合的WGAN-DT故障診斷技術(shù)。結(jié)果表明，樣本平衡時(shí)，采用WGAN-DT模型在測(cè)試集上的故障診斷準(zhǔn)確度高達(dá)96.00%。關(guān)鍵詞：變壓器；故障診斷；不平衡數(shù)據(jù)；生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)；決策樹中圖分類號(hào)：TP39；TM432 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-4706（2023）12-0043-05Research on Transformer Fault Diagnosis Based on WGAN-DT under Unbalanced

研究基于大數(shù)據(jù)決策樹的學(xué)生成績(jī)預(yù)測(cè)模型，根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)狀態(tài)，間接建立成績(jī)預(yù)測(cè)系統(tǒng)，以解決學(xué)生成績(jī)預(yù)測(cè)困難、模型復(fù)雜等問(wèn)題，通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)，基于大數(shù)據(jù)決策樹系統(tǒng)預(yù)測(cè)學(xué)生成績(jī)精準(zhǔn)率達(dá)到94%，對(duì)學(xué)生成績(jī)的監(jiān)控極為有利，而且也可預(yù)測(cè)學(xué)生成績(jī)的提升。關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；決策樹；學(xué)生成績(jī)；預(yù)測(cè)模型近年來(lái)，隨著我國(guó)高校教學(xué)、學(xué)生與科研等數(shù)據(jù)不斷積累，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)被廣泛應(yīng)用于各個(gè)行業(yè)，教育數(shù)據(jù)挖掘也成了越來(lái)越多專家學(xué)者的關(guān)注和研究方向。尤其是2017年在武漢召開的第十屆國(guó)際教育

M；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；決策樹；生長(zhǎng)預(yù)測(cè)；二次回歸；多目標(biāo)規(guī)劃1?概述本文建立了一個(gè)基于機(jī)器學(xué)習(xí)和生長(zhǎng)預(yù)測(cè)的森林固碳分析模型，并選取了福建省三明市將樂(lè)國(guó)有林場(chǎng)相關(guān)杉木資源數(shù)據(jù)，以預(yù)測(cè)誤差作為指標(biāo)，利用三種機(jī)器學(xué)習(xí)算法：SVM支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹對(duì)不同年齡階段的杉木生物量進(jìn)行預(yù)測(cè)，選擇預(yù)測(cè)誤差最小的機(jī)器學(xué)習(xí)算法并對(duì)預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，得到生長(zhǎng)方程。結(jié)合穩(wěn)定靈活的IPCC方法，計(jì)算了森林的固碳量。然后，使用“噸年”的概念，定義林產(chǎn)品的碳貢獻(xiàn)率，以獲得林產(chǎn)品的儲(chǔ)碳

stic模型和決策樹模型分析確診心臟病的危險(xiǎn)因素。采用ROC曲線和AUC面積作為標(biāo)準(zhǔn)來(lái)評(píng)價(jià)模型預(yù)測(cè)效果，結(jié)果顯示兩種模型對(duì)于數(shù)據(jù)的擬合都表現(xiàn)不錯(cuò)。與此同時(shí)兩種模型顯示胸痛類型、靜息血壓、熒光染色法測(cè)定的主要血管數(shù)和是否患地中海貧血癥對(duì)于最終是否確診心臟病有顯著影響。關(guān)鍵詞：邏輯回歸；決策樹；logistic模型中圖分類號(hào)：TP391；O212.1? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? 文章編號(hào)：2096-4706（2023）07-0117-04Abstract： By

熱點(diǎn)。文章采用決策樹分類技術(shù)，將京津冀地區(qū)作為研究區(qū)，結(jié)合京津冀地區(qū)土地覆被的分類特征，建立一套符合京津冀地區(qū)的圖像分類體系。以Landsat 8數(shù)據(jù)為原始數(shù)據(jù)，基于不同類型的光譜特征構(gòu)建決策樹模型，獲取研究區(qū)地表覆被分類結(jié)果，所得結(jié)果直觀地反映了京津冀地區(qū)土地覆被的分布特征。關(guān)鍵詞：決策樹；分類；遙感影像中圖分類號(hào)：TP751? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? 文章編號(hào)：2096-4706（2023）05-0041-04Landsat Image Classifi

算法設(shè)計(jì)，通過(guò)決策樹分類算法技術(shù)進(jìn)行違規(guī)短信判決，構(gòu)建違規(guī)短信自動(dòng)識(shí)別算法模型，設(shè)計(jì)模型系統(tǒng)的架構(gòu)生成、指標(biāo)屬性以及工作流程。實(shí)驗(yàn)分析，利用基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的違規(guī)短信自動(dòng)識(shí)別算法準(zhǔn)確率雖存在一定的波動(dòng)性，違規(guī)短信自動(dòng)識(shí)別的準(zhǔn)確率為96.42%，但能夠較好地識(shí)別疑似違規(guī)短信，實(shí)現(xiàn)有效識(shí)別與控制違規(guī)短信用戶，高效治理違規(guī)短信現(xiàn)象的終極目標(biāo)。關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；決策樹；違規(guī)短信；信息自動(dòng)識(shí)別中圖分類號(hào)：TP311? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A0 引言短信屬性自動(dòng)識(shí)別是維護(hù)信息

基于云邊協(xié)同的決策樹并行化設(shè)計(jì)，根據(jù)連續(xù)屬性離散化判斷分裂屬性，在屬性確認(rèn)之后建立決策樹；其次對(duì)并行化設(shè)計(jì)內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，構(gòu)建決策樹整體并行流程；最終實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析與智能處理。對(duì)比試驗(yàn)表明，基于云邊協(xié)同的決策樹算法連續(xù)屬性離散化的優(yōu)化，在保證準(zhǔn)確率的基礎(chǔ)上，能有效地縮短運(yùn)算時(shí)間，提高算法的運(yùn)算速度。關(guān)鍵詞：云邊協(xié)同；決策樹；并行化；邊緣算法；屬性相似度；數(shù)據(jù)處理中圖分類號(hào)：TP3? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A0 引言網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘一般使用決策樹算法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等算法，得出學(xué)生學(xué)業(yè)表現(xiàn)的不同對(duì)學(xué)生選擇具體行業(yè)以及職位時(shí)有一定的影響。相關(guān)研究成果對(duì)于高校專業(yè)培養(yǎng)模式改革及學(xué)生引導(dǎo)有一定的參考價(jià)值。關(guān)鍵詞： 教育數(shù)據(jù)挖掘； 學(xué)業(yè)表現(xiàn)； 就業(yè)去向； 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 決策樹； 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中圖分類號(hào)：TP391.1? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ?文章編號(hào)：1006-8228（2023）04-86-05Abstract： The factors influencing the empl

常賽關(guān)鍵詞：決策樹；招生宣傳；宣傳策略；個(gè)性化1 引言2014年9月國(guó)務(wù)院印發(fā)了《國(guó)務(wù)院關(guān)于深化考試招生制度改革的實(shí)施意見(jiàn)》，是進(jìn)一步深化改革，促進(jìn)教育公平，提高人才選拔水平的重要舉措。該意見(jiàn)提出要形成分類考試、綜合評(píng)價(jià)、多元錄取的考試招生模式，健全促進(jìn)公平、科學(xué)選才、監(jiān)督有力的體制機(jī)制[1]。如何能夠保證公平公正地錄取到更多高素質(zhì)人才，一直是各高校招生部門的工作重點(diǎn)，而招生宣傳則是其中的核心環(huán)節(jié)。我國(guó)高校招生擴(kuò)招從1999年開始，錄取率首次突破50%，隨

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹構(gòu)建線性組合預(yù)測(cè)模型。結(jié)果顯示，構(gòu)建的組合模型在個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率和第一類誤判率表現(xiàn)上優(yōu)于3種單一模型，并且模型具有較好的泛化穩(wěn)健性。關(guān)鍵詞：組合預(yù)測(cè)模型；Logistic回歸；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；決策樹中圖分類號(hào)：F832.33? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? 文章編號(hào)：1673-291X（2022）35-0069-04商業(yè)銀行是金融系統(tǒng)的重要組成部分，其信用風(fēng)險(xiǎn)治理能力不僅關(guān)系自身運(yùn)營(yíng)和大眾利益，更影響經(jīng)濟(jì)社會(huì)健康運(yùn)轉(zhuǎn)。個(gè)人信貸風(fēng)

。本文通過(guò)介紹決策樹模型，簡(jiǎn)述將文本化指南轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化決策樹的方法學(xué)步驟，旨在為臨床醫(yī)生呈現(xiàn)清晰明確的指南推薦意見(jiàn)，推動(dòng)指南在臨床實(shí)踐中的實(shí)施和應(yīng)用。1 決策樹概述決策樹是指通過(guò)建立可視化的結(jié)構(gòu)圖將每一個(gè)決策與對(duì)應(yīng)的結(jié)果連接起來(lái)，提供在不確定性條件下的決策框架[6]。決策樹是由根節(jié)點(diǎn)、決策節(jié)點(diǎn)、分支以及葉子節(jié)點(diǎn)構(gòu)成。決策樹的根節(jié)點(diǎn)表示決策樹的名稱，是整個(gè)決策樹的開始；決策節(jié)點(diǎn)，表示一個(gè)決策過(guò)程中所要測(cè)試的屬性；分支表示測(cè)試的結(jié)果，不同的屬性值可形成不同的分

歸，進(jìn)而出建立決策樹模型，對(duì)學(xué)生的網(wǎng)課學(xué)習(xí)效果進(jìn)行一個(gè)大致評(píng)價(jià)。關(guān)鍵詞：“互聯(lián)網(wǎng)+”；MOOC在線學(xué)習(xí)平臺(tái)；ID3算法；決策樹一、引言在面臨著疫情的突發(fā)情況，我國(guó)大多數(shù)大學(xué)生在家通過(guò)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)進(jìn)行學(xué)習(xí)交流，近年來(lái)，在線教育平臺(tái)得到了快速的發(fā)展，但如何評(píng)價(jià)學(xué)生在線學(xué)習(xí)效果的問(wèn)題一直沒(méi)有得到有效的解決。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，本次研究學(xué)生利用網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)進(jìn)行學(xué)習(xí)時(shí)效果欠佳是由于觀看視頻過(guò)程中哪一個(gè)或者幾個(gè)行為共同影響導(dǎo)致。本次研究以江西財(cái)經(jīng)大學(xué)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程為研究對(duì)象，運(yùn)用I

提取特征輸入以決策樹為基學(xué)習(xí)器的輕梯度提升機(jī)（LG）分類器對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，據(jù)此建立基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輕梯度提升機(jī)模型的竊電行為檢測(cè)方法.采用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輕梯度提升機(jī)模型對(duì)國(guó)家電網(wǎng)和愛(ài)爾蘭智能能源徑（ISET）數(shù)據(jù)集分別進(jìn)行竊電行為檢測(cè).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出方法可快速準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)中各類竊電行為檢測(cè)，相比于現(xiàn)有檢測(cè)方法具有更高準(zhǔn)確度、更優(yōu)泛化性能和實(shí)時(shí)性.關(guān)鍵詞：竊電；決策樹；用電數(shù)據(jù)；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；輕梯度提升機(jī)中圖分類號(hào)：TM715文獻(xiàn)標(biāo)志碼：ARese

進(jìn)行分析，建立決策樹模型，提出在高職院校招生過(guò)程中，應(yīng)將招生重點(diǎn)從數(shù)量轉(zhuǎn)為質(zhì)量；［7］梁健通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則對(duì)某高職院校招生數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，提出了基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的高職招生信息分析方法和算法設(shè)計(jì)，找出了影響招生效果的相關(guān)因素，從而保證后續(xù)招生工作的合理性，防止高職院校盲目招生的問(wèn)題；［8］孫亞梅以大數(shù)據(jù)時(shí)代為背景，分析了信息化招生管理模式的建設(shè)策略，力求合理利用高新技術(shù)，改善招生工作。國(guó)外的職業(yè)教育蓬勃發(fā)展，在招生模式上，與我國(guó)有很大差異。［9］日本要求學(xué)生注冊(cè)

eler，使用決策樹和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種統(tǒng)計(jì)分析方法，對(duì)影響學(xué)生答題正確性的平均知識(shí)水平、平均粗心程度、行為總數(shù)、專注度、沮喪、鉆系統(tǒng)的空子這6個(gè)因素進(jìn)行了分析。結(jié)果顯示：平均知識(shí)水平對(duì)平均正確性的影響最大，平均粗心程度次之。研究成果將為學(xué)生學(xué)習(xí)行為的改進(jìn)和老師教學(xué)方法的完善提供理論依據(jù)與指導(dǎo)。關(guān)鍵詞：SPSS?Modeler??決策樹??人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)??答題正確性??影響因素中圖分類號(hào)：G434????????????????文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A???文章編號(hào)：

大的因子。利用決策樹CHAID模型，預(yù)測(cè)大學(xué)生是否打算在大學(xué)期間入黨。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，政治面貌是大學(xué)生是否入黨的第一要素，其次是日后期望工作單位。成績(jī)排名與是否取得獎(jiǎng)勵(lì)和榮譽(yù)也是重要的影響因素，成績(jī)排名越靠前或已經(jīng)取得榮譽(yù)或獎(jiǎng)勵(lì)意愿入黨的概率越高。CHAID模型通過(guò)交叉測(cè)試的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為73.3%，高于隨機(jī)的50%，具有現(xiàn)實(shí)性意義。另外，除了自身相關(guān)因素外，還有家庭、學(xué)校、社會(huì)等環(huán)境影響。在大學(xué)生自身意愿的前提下，外界的積極引導(dǎo)同樣重要。關(guān)鍵詞：決策樹;數(shù)據(jù)

據(jù)為基礎(chǔ)，利用決策樹模型挖掘出影響考試成績(jī)的關(guān)鍵因素，為高校進(jìn)一步提高大學(xué)外語(yǔ)教學(xué)水平提供科學(xué)有效的參考。關(guān)鍵詞：大學(xué)外語(yǔ)等級(jí)考試;成績(jī);決策樹中圖分類號(hào)：G424.74? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào)：1674-2346（2022）01-0096-051? ? 大學(xué)外語(yǔ)等級(jí)考試成績(jī)分析的意義大學(xué)外語(yǔ)等級(jí)考試是教育部考試中心負(fù)責(zé)實(shí)施的全國(guó)性的教學(xué)考試，目的在于對(duì)高校學(xué)生實(shí)際外語(yǔ)應(yīng)用能力進(jìn)行客觀、準(zhǔn)確的測(cè)

方法，結(jié)合優(yōu)化決策樹算法建立模型，對(duì)代碼異味的重構(gòu)優(yōu)先級(jí)進(jìn)行面向開發(fā)人員的排名，并在實(shí)證研究中評(píng)估了該模型，以模型可解釋性方法對(duì)特征的重要性進(jìn)行評(píng)估，給出了相關(guān)影響較高的特征.結(jié)果表明，該模型的F1值為89%，分別較基線值和最新研究成果高出25%和5%.關(guān)鍵詞： 代碼異味; 決策樹; 特征選擇; 軟件可維護(hù)性中圖分類號(hào)： TP 311??? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A??? 文章編號(hào)： 1000-5137（2022）02-0210-07GUO Di， WU Hait

妝品安全評(píng)估；決策樹；植物提取物；皮膚致敏閾值01概述毒理學(xué)關(guān)注閾值（Threshold of Toxicological Concern，TTC） 方法是一種在對(duì)大量化學(xué)物的化學(xué)結(jié)構(gòu)特征和相關(guān)毒理學(xué)數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上，為不同類別化學(xué)物的人體暴露水平建立一個(gè)安全閾值的新的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工具。如果人體實(shí)際的暴露量低于該閾值，就可以預(yù)測(cè)其不會(huì)對(duì)人體健康造成危害[1]。TTC 方法最開始應(yīng)用于食品包裝材料領(lǐng)域。1958年，美國(guó)聯(lián)邦食品、藥品和化妝品法案認(rèn)為用于食品包裝材

設(shè)計(jì)了一種基于決策樹和支持矢量描述（SVDD）方法的多分類器。該方法首先基于時(shí)序HRRP估計(jì)目標(biāo)的徑向尺寸，利用序貫脈沖積累對(duì)尺寸估計(jì)結(jié)果進(jìn)行滑窗處理，獲取各個(gè)窗內(nèi)徑向尺寸的均值、極差、中值以及結(jié)尾均值四種統(tǒng)計(jì)特征; 然后，將得到的四種特征進(jìn)行拼接，從而獲取更加魯棒的高維特征; 最后，使用基于決策樹的多分類SVDD方法（Multi-SVDD-DT）對(duì)獲取的高維特征進(jìn)行分類。四類飛機(jī)的測(cè)量數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)表明，本文所提方法可以提取出目標(biāo)的穩(wěn)健特征，能夠有效完成空天時(shí)

集;然后，采用決策樹算法對(duì)測(cè)評(píng)行為特征進(jìn)行選擇，并利用知識(shí)傳播機(jī)制將知識(shí)結(jié)構(gòu)融入模型;最后，基于長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)學(xué)習(xí)者的知識(shí)狀態(tài)進(jìn)行追蹤。算法對(duì)比實(shí)驗(yàn)和實(shí)際教學(xué)應(yīng)用效果表明，該模型具有有效性和實(shí)用性。該模型在助力核心素養(yǎng)導(dǎo)向的教育評(píng)價(jià)以及優(yōu)化智慧學(xué)習(xí)環(huán)境中的智能導(dǎo)學(xué)等方面具有廣闊的應(yīng)用前景。 [關(guān)鍵詞] 深度知識(shí)追蹤; 特征融合; 決策樹; 知識(shí)傳播機(jī)制; 長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) [中圖分類號(hào)] G434? ? ? ? ? ? [文獻(xiàn)標(biāo)志碼] A [作者

評(píng)估度量來(lái)降低決策樹間的相關(guān)性而非決策樹的準(zhǔn)確性，同時(shí)使用加權(quán)平均進(jìn)行預(yù)測(cè)，在分類數(shù)據(jù)集上其預(yù)測(cè)結(jié)果較好。文獻(xiàn)［5］通過(guò)復(fù)雜的動(dòng)態(tài)集成方法進(jìn)行預(yù)測(cè)，設(shè)計(jì)一種提高隨機(jī)森林在某些數(shù)據(jù)集上預(yù)測(cè)性能的方法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在27 個(gè)分類數(shù)據(jù)集中，該方法能改善12 個(gè)數(shù)據(jù)集中隨機(jī)森林的預(yù)測(cè)表現(xiàn)。文獻(xiàn)［6］在隨機(jī)選擇K個(gè)劃分特征的基礎(chǔ)上，通過(guò)隨機(jī)選擇劃分結(jié)點(diǎn)來(lái)進(jìn)一步降低決策樹間的相關(guān)性并提高隨機(jī)森林的預(yù)測(cè)表現(xiàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在12 個(gè)分類數(shù)據(jù)集中，該方法能夠顯著改善5

法[3]?；?span id="j5i0abt0b" class="hl">決策樹的數(shù)據(jù)挖掘方法在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域具有十分重要的地位。其中，Tree-3 決策樹模型在這類方法中具有重要意義。該文在Tree-3 決策樹模型下，針對(duì)其存在的不足進(jìn)行改進(jìn)，構(gòu)建更適合大數(shù)據(jù)挖掘的算法。1 Tree-3決策樹模型及其挖掘算法流程Tree-3 決策樹模型在各種決策樹挖掘算法模型中是最經(jīng)典的一種模型。在常規(guī)的決策樹的構(gòu)建過(guò)程中，Tree-3 決策樹模型使用了一種新的名為信息熵濃度增加-判定的機(jī)制，沿著決策樹路徑按節(jié)點(diǎn)進(jìn)行搜索，搜索依據(jù)

心考量。[1]決策樹算法正是根據(jù)不同特征樣本數(shù)據(jù)的出現(xiàn)概率，在構(gòu)建決策樹基礎(chǔ)上進(jìn)行挖掘分析的一種分類決策算法。一方面，決策樹算法能夠幫助偵查人員快速地進(jìn)行云數(shù)據(jù)情報(bào)偵查平臺(tái)設(shè)計(jì)和流程模型構(gòu)建；另一方面，能夠?qū)υ茢?shù)據(jù)情報(bào)偵查進(jìn)行精確的循證預(yù)測(cè)，進(jìn)而提升對(duì)云數(shù)據(jù)情報(bào)源挖掘分析的高效性和準(zhǔn)確性。鑒于此，引入決策樹算法的云數(shù)據(jù)情報(bào)偵查研究范式，不僅是將決策樹算法廣泛應(yīng)用于社會(huì)各行業(yè)、各領(lǐng)域的必然要求，而且是云數(shù)據(jù)情報(bào)偵查方法自身變革和轉(zhuǎn)型的實(shí)然需求。一、決策樹算法

數(shù)據(jù)集)被用于決策樹的訓(xùn)練，并通過(guò)局部和全局約束準(zhǔn)則控制決策樹的可解釋性，實(shí)驗(yàn)表明所生成的決策樹更易于決策者理解。Baesens等[6]將TREPAN算法應(yīng)用于信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法在信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)上的可靠性。但TREPAN算法所生成的決策樹是基于M-of-N形式規(guī)則的，單個(gè)規(guī)則不利于決策者理解[13]。針對(duì)TREPAN算法的局限性，Schmitz等[14]以CART決策樹為基礎(chǔ)提出了ANN-DT方法，并通過(guò)控制決策樹最大深度使生成的決策樹

點(diǎn)。作為一種以決策樹為基學(xué)習(xí)器的有監(jiān)督的集成學(xué)習(xí)算法[1]，決策樹的數(shù)量和決策樹間的多樣性對(duì)隨機(jī)森林的分類精度有著重大影響[2]。研究過(guò)程中發(fā)現(xiàn)，過(guò)多的決策樹，不僅不能有效地提升分類精度，反而會(huì)增加隨機(jī)森林訓(xùn)練的時(shí)間，因此越來(lái)越多的學(xué)者開始圍繞如何提升隨機(jī)森林中決策樹的多樣性進(jìn)行研究。薛銘龍等[3]通過(guò)設(shè)置不同的懲罰項(xiàng)因子來(lái)保證在訓(xùn)練隨機(jī)森林中生成結(jié)構(gòu)不同的決策樹。關(guān)曉薔等[4]通過(guò)為不同的類別設(shè)置不同側(cè)重的基分類器，使產(chǎn)生的決策樹結(jié)構(gòu)盡可能的不同。王誠(chéng)等

意義。本文利用決策樹中的ID3 和CART 算法實(shí)現(xiàn)大學(xué)的情緒分類，為高校的心理教育工作提供參考作用。一、數(shù)據(jù)來(lái)源采用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)大學(xué)生在校園中產(chǎn)生的各類心理數(shù)據(jù)進(jìn)行客觀分析和預(yù)測(cè)，可以有效的評(píng)價(jià)學(xué)生的心理狀態(tài)，評(píng)估工作量對(duì)睡眠、活動(dòng)、情緒、等的影響，使用6 個(gè)含有分類能力的特征，72 小時(shí)以內(nèi)的數(shù)據(jù)，用決策樹算法對(duì)情緒做分類實(shí)驗(yàn)。二、決策樹算法決策樹算法采用的是自上而下的遞歸方式，是一種逼近離散函數(shù)值的方法。1.ID3 算法ID3 算法主要針對(duì)離散型屬性

和機(jī)器學(xué)習(xí)中,決策樹是常用的分類方法.它利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)構(gòu)建具有較強(qiáng)泛化能力的預(yù)測(cè)模型,對(duì)未知的對(duì)象進(jìn)行預(yù)測(cè)分析[1].決策樹學(xué)習(xí)算法是不穩(wěn)定的,因?yàn)橛?xùn)練數(shù)據(jù)集的微小變化都可能導(dǎo)致決策樹形態(tài)上的很大差異[2-3].對(duì)決策樹的研究一方面在于如何度量決策樹的穩(wěn)定性或多樣性[2-5],另一方面在于如何給出穩(wěn)定的預(yù)測(cè)結(jié)果[6-9].現(xiàn)有文獻(xiàn)中定義了2種類型的多樣性:結(jié)構(gòu)多樣性和語(yǔ)義多樣性.例如,RCJac[3]和TMD[4]是結(jié)構(gòu)多樣性度量,而kappa[5]是語(yǔ)義多

洪偉摘 要 決策樹分類算法是數(shù)據(jù)挖掘的一種典型數(shù)據(jù)分析方法。本文提出一種基于C4.5的隨機(jī)決策樹分類器集成算法對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類，該算法對(duì)屬性選擇進(jìn)行隨機(jī)化處理，并對(duì)集成過(guò)程進(jìn)行控制，該分類器集成算法有較高的分類準(zhǔn)確率。關(guān)鍵詞 集成;決策樹;隨機(jī);C4.5引言分類是數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)重要分支，目前已有許多成熟的算法，如決策樹、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等。集成分類法在同一問(wèn)題上學(xué)習(xí)多個(gè)基分類器，再將其預(yù)測(cè)結(jié)果結(jié)合得出最終分類結(jié)果，它能夠有效地提高預(yù)測(cè)性能

枝是將已生成的決策樹進(jìn)行簡(jiǎn)化的過(guò)程，包括預(yù)剪枝和后剪枝。為了提高后剪枝算法MEP的剪枝精度，防止因MEP影響因子選取不當(dāng)造成決策樹修剪過(guò)度而丟失特征信息的問(wèn)題，提出一種改進(jìn)的MEP算法即IMEP方法。首先引入k-折交叉驗(yàn)證（k-Fold?Cross-Validation）方法用于選取最優(yōu)的影響因子m，然后將m帶入到MEP算法，再對(duì)原始決策樹進(jìn)行剪枝，可以得到最精確的決策樹，并保持決策樹的影響特征。其次，通過(guò)k次交叉驗(yàn)證，可以避免產(chǎn)生過(guò)擬合問(wèn)題，和單獨(dú)測(cè)試集

院高職學(xué)院1 決策樹（decision tree)1.1 決策樹算法的描述決策樹是分類和預(yù)測(cè)的挖掘方法中應(yīng)用較為廣泛的模式之一，是一種由內(nèi)部結(jié)點(diǎn)、分叉及葉結(jié)點(diǎn)構(gòu)成的，用來(lái)表示決策樹規(guī)則的樹結(jié)構(gòu)，其中，內(nèi)部結(jié)點(diǎn)表示某種檢驗(yàn)屬性，分叉表示檢驗(yàn)的結(jié)果，葉結(jié)點(diǎn)表示類或某一類的分類，而頂點(diǎn)稱為根結(jié)點(diǎn)。在構(gòu)建的決策樹中，從根節(jié)點(diǎn)到葉結(jié)點(diǎn)的一條路徑就對(duì)應(yīng)著一條分類規(guī)則，其構(gòu)建的過(guò)程，取決于檢驗(yàn)屬性的選擇以及分叉點(diǎn)的確定。不同決策樹算法采用的屬性分割法不同，常用的決策樹算

en?基于優(yōu)化決策樹和EM的缺失數(shù)據(jù)填充算法*梁秉毅1蔡延光2蔡顥2戚遠(yuǎn)航2黃何列2Ole Hejlesen3（1.廣州市第三公共汽車公司 2.廣東工業(yè)大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院 3.奧爾堡大學(xué)健康科學(xué)與工程系）針對(duì)大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用中數(shù)據(jù)缺失的問(wèn)題，提出一種基于優(yōu)化決策樹和EM的缺失數(shù)據(jù)填充算法對(duì)多屬性缺失數(shù)值型數(shù)據(jù)進(jìn)行填充。為解決決策樹過(guò)分?jǐn)M合問(wèn)題，該算法采用基于精英策略的自適應(yīng)遺傳算法優(yōu)化后的決策樹對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，再結(jié)合EM算法實(shí)現(xiàn)數(shù)值型數(shù)據(jù)的填充。仿真結(jié)果表明：

0384）基于決策樹的蔬菜病害靜態(tài)預(yù)警模型紀(jì)思琪，吳芳通信作者，李乃祥（天津農(nóng)學(xué)院 計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院，天津 300384）設(shè)施蔬菜病害嚴(yán)重影響蔬菜的產(chǎn)量和質(zhì)量，利用傳統(tǒng)的防治措施不能很好地滿足社會(huì)對(duì)食品安全和良好的生活環(huán)境的要求，而設(shè)施蔬菜病害預(yù)警則可兼顧蔬菜生產(chǎn)和社會(huì)要求，是一種綠色、有效的病害防治方式。本文采用決策樹 C4.5算法對(duì)蔬菜病害進(jìn)行預(yù)警，構(gòu)建設(shè)施蔬菜病害靜態(tài)預(yù)警模型。為測(cè)試模型的可行性和適用性，以黃瓜黑星病為例，對(duì)所構(gòu)建的預(yù)警模型進(jìn)行分

基于MMTD的決策樹算法的研究?朱俚治（南京航空航天大學(xué)信息中心南京210016）決策樹是一種常用的分類算法，自從ID3算法出現(xiàn)以來(lái)相關(guān)人員對(duì)該算法進(jìn)行了不同程度的改進(jìn)，由此出現(xiàn)了多種決策樹算法。在決策樹生成之時(shí)都采用遞歸算法來(lái)實(shí)現(xiàn)決策樹結(jié)點(diǎn)的分裂，如果結(jié)點(diǎn)的信息增益越大，那么該結(jié)點(diǎn)被分裂的幾率就越大。目前的ID3算法和C4.5算法中的信息增益成為結(jié)點(diǎn)是否被分裂的重要依據(jù)，因此根據(jù)決策樹的結(jié)點(diǎn)進(jìn)行分裂時(shí)信息增益所起作用的特點(diǎn)，論文提出了另外一種衡量信息增益

王曉摘要：決策樹學(xué)習(xí)是應(yīng)用最廣的歸納推理算法之一。它是一種逼近離散值函數(shù)的方法，對(duì)噪音數(shù)據(jù)有很好的健壯性且能夠?qū)W習(xí)淺析表達(dá)式。本論文主要介紹決策樹學(xué)習(xí)的剪枝方法以及評(píng)價(jià)一棵決策樹優(yōu)劣的標(biāo)準(zhǔn)。關(guān)鍵詞：決策樹學(xué)習(xí) 決策樹學(xué)習(xí)的剪枝方法1 簡(jiǎn)述在決策樹的生成過(guò)程中，如果對(duì)每一個(gè)分支都一直增長(zhǎng)到恰好對(duì)訓(xùn)練樣例完美地分類，這個(gè)策略并非總行的通的。事實(shí)上，當(dāng)數(shù)據(jù)中有噪音或訓(xùn)練樣例的數(shù)量太少以至于不能產(chǎn)生目標(biāo)函數(shù)的有代表性的采樣時(shí)，這個(gè)策略會(huì)遇到困難。對(duì)于一個(gè)假設(shè)，當(dāng)存

于分類與預(yù)測(cè)的決策樹分析Song YY, Lu Y決策樹；數(shù)據(jù)挖掘；分類；預(yù)測(cè)Summary:Decision tree methodology is a commonly used data mining method for establishing classi fication systems based on multiple covariates or for developing prediction algorithms for a tar

王子牛，侯立鐸決策樹算法在Weka平臺(tái)上的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用程斐斐，王子牛，侯立鐸決策樹算法可以對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行有效的訓(xùn)練學(xué)習(xí)和快速準(zhǔn)確的分類，其中ID3算法是最早提出的一種決策樹算法，但是，此算法只適用于處理取值較多屬性的數(shù)據(jù)，不能處理連續(xù)數(shù)據(jù)，對(duì)噪聲也比較敏感。C4.5算法是對(duì)ID3算法的優(yōu)化，不僅可以對(duì)連續(xù)值屬性進(jìn)行處理，而且增加了對(duì)空值數(shù)據(jù)的處理功能。在研究和分析主流決策樹算法基礎(chǔ)上，針對(duì)二手汽車數(shù)據(jù)庫(kù)在Weka數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)進(jìn)行了C4.5算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。實(shí)

方法有很多，如決策樹方法，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，遺傳算法，基于關(guān)聯(lián)的分類方法，粗糙集，k-最臨近方法，等等。其中決策樹方法以其易被人理解、需要信息覓少、效率及準(zhǔn)確率較高等優(yōu)點(diǎn)占據(jù)著重要地位。 決策樹方法自產(chǎn)生至今，先后涌現(xiàn)出多種算法，包括ID3 、C4.5 、 CART, SLIQ、 SPRINTPUBLIC， 基于人機(jī)交互的方法等。他們的共同特點(diǎn)是對(duì)訓(xùn)練樣本集進(jìn)行挖掘后都會(huì)生成一棵形如二叉樹或多叉樹的決策樹。樹的葉子節(jié)點(diǎn)代表某一類別，非葉節(jié)點(diǎn)，包括根節(jié)點(diǎn)及內(nèi)節(jié)點(diǎn)代

本文首先闡述了決策樹基本概念，再?gòu)拈_工決策，投標(biāo)決策，復(fù)雜項(xiàng)目多級(jí)決策三個(gè)角度分析了決策樹在施工項(xiàng)目管理中的應(yīng)用。關(guān)鍵詞決策樹施工項(xiàng)目決策中圖分類號(hào)：F284 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A決策樹技術(shù)是人工智能的基礎(chǔ)，根據(jù)對(duì)象的特點(diǎn)，抽取其特征知識(shí)邏輯，對(duì)于較小的簡(jiǎn)單模型可以實(shí)現(xiàn)較好的判別。決策樹技術(shù)早已被證明是利用計(jì)算機(jī)模仿人類決策的有效方法。對(duì)于施工項(xiàng)目，我們可以運(yùn)用決策樹來(lái)輔助進(jìn)行分析。

基于最大間隔的決策樹歸納算法焦樹軍 安志江(河北華航通信技術(shù)有限公司 河北 石家莊 050031)決策樹歸納是歸納學(xué)習(xí)的一種。由于NP困難，尋找最優(yōu)的決策樹是不現(xiàn)實(shí)的，從而探索各種啟發(fā)式算法去產(chǎn)生一個(gè)高精度的決策樹變成了這類研究的焦點(diǎn)?？紤]到支持向量機(jī)(SVM)的分類間隔與泛化能力的關(guān)系，可以使用SVM的最大間隔作為生成決策樹的啟發(fā)式信息，使得決策樹有較強(qiáng)的泛化能力。本文針對(duì)實(shí)值型數(shù)據(jù)，提出了一種基于最大間隔的決策樹歸納算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了本文算法的有效性

2000）基于決策樹的知識(shí)獲取方法研究張 晶（聊城大學(xué) 東昌學(xué)院 電子科學(xué)系，聊城 252000）1 決策樹知識(shí)獲取方法知識(shí)獲取是指從大量數(shù)據(jù)中去除無(wú)用信息、提取有用信息的過(guò)程。決策樹學(xué)習(xí)的目的就是從大量實(shí)例中歸納出以決策樹形式表示的知識(shí)，因此決策樹的學(xué)習(xí)過(guò)程就是一種知識(shí)獲取過(guò)程。所以可以把決策樹的學(xué)習(xí)與知識(shí)獲取問(wèn)題聯(lián)系起來(lái)，從而把知識(shí)獲取問(wèn)題轉(zhuǎn)換為決策樹的學(xué)習(xí)問(wèn)題，從而實(shí)現(xiàn)知識(shí)的自動(dòng)獲取。由于決策樹知識(shí)獲取即為決策樹學(xué)習(xí)，而決策樹學(xué)習(xí)的核心就是決策樹的學(xué)

244000）決策樹算法分析及其在實(shí)際應(yīng)用中的改進(jìn)張林1張昊2（1.安徽三聯(lián)學(xué)院，安徽合肥230601；2.銅陵學(xué)院，安徽銅陵244000）決策樹算法是數(shù)據(jù)挖掘常用算法之一，屬于歸納學(xué)習(xí)方法的一種。它以樣本為基礎(chǔ)，主要用于分類和預(yù)測(cè)，其結(jié)果比較容易轉(zhuǎn)換為分類規(guī)則。ID3算法是一種以貪心算法為核心的典型的歸納學(xué)習(xí)算法，它采用自頂向下的遞歸方式生成一棵決策樹。ID3算法中使用的數(shù)據(jù)是理想情況下的數(shù)據(jù)，在實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)在大多數(shù)情況下是不能滿足算法在理想情況下要

研究課題之一。決策樹[1]算法由于其易于理解等特點(diǎn)被廣泛應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘中。然而由于決策樹算法采用的是貪心策略，這就決定了其生成的決策樹只是局部最優(yōu)而非全局最優(yōu)。同時(shí)一個(gè)決策樹算法的成功在于生成基于給定的數(shù)據(jù)集下最高準(zhǔn)確率的生成樹。但是由于面對(duì)的數(shù)據(jù)集是海量的，所以如果簡(jiǎn)單地運(yùn)用決策樹生成算法，不僅需要大量的計(jì)算，而且無(wú)法保證低錯(cuò)誤率和低偏差。所以有必要在真正進(jìn)行挖掘前進(jìn)行數(shù)據(jù)采樣，以期有效地提高準(zhǔn)確率。本文提出一種結(jié)構(gòu)化的采樣技術(shù)，運(yùn)用現(xiàn)有決策樹