一种改进的决策树后剪枝算法磁
郑伟
马楠
1.中国石油规划总院 北京 1000832.中国石油规划总院 北京 100083
摘要：当深度和节点个数超过一定规模后，决策树对未知实例的分类准确率会随着规模的增大而逐渐降低，需要在保证分类正确率的前提下，用剪枝算法对减小决策树的规模。论文在对现有决策树剪枝算法优缺点进行分析的基础上，提出了一种综合考虑分类精度、分类稳定性以及决策树规模的后剪枝改进算法，并通过实验证明了该算法在保证模型判别精度和稳定性的前提下，可以有效地减小了决策树的规模，使得最终的自动判别模型更加简洁。
关键词：分类算法决策树剪枝算法
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2015-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 960-966,971 )
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