计算机应用研究

作者：谢鑫,张贤勇,杨霁琳,

单位：四川师范大学a.数学科学学院;b.智能信息与量子信息研究所;c.计算机科学学院,成都610066；

关键词：决策树,ID3算法,邻域粗糙集,邻域等价关系,邻域信息增益,机器学习,

基金：国家自然科学基金资助项目(61673258,11671284)；四川省科技计划项目(2021YJ0085,2019YJ0529)；；

经典ID3决策树算法适用于离散型数据分类，但用于连续处理时需要数据离散化容易导致信息损失。提出邻域等价关系从而诱导邻域ID3（NID3）决策树算法，NID3算法改进了ID3决策树算法，能够直接实施连续预测并获取更好的分类效果。在邻域决策系统中，挖掘一种邻域等价关系；基于邻域等价粒化，构建邻域信息度量；基于邻域信息增益，设计NID3决策树算法。实例分析与数据实验均表明，NID3算法具有连续数据分类预测有效性，在分类机器学习中优于ID3算法。

来源：2022年第1期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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