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基于改进信息熵离散化的决策树算法研究的中期报告
一、研究背景
决策树作为一种经典的机器学习算法，在数据挖掘、分类、回归等领域得到广泛应用。决策树的一大优势是可解释性强，容易理解，适用于各类数据类型。
然而，决策树算法中一些常见的离散化方法，例如等频、等距划分等方法，不能很好地处理连续数据，而对于特征变量的取值存在较大差异时，这些方法往往会影响模型的性能。
因此，本研究旨在探索一种基于改进信息熵离散化的决策树算法，以提高决策树模型对连续型数据和不平衡数据的适应能力。
二、研究目标
本研究的主要目标有：
1.设计一种改进信息熵离散化方法，可以针对连续性数据进行更好的处理；
2.构建基于改进信息熵离散化的决策树模型，并比较其与常规决策树模型的性能差异；
3.应用所构建的模型对不平衡数据进行分类，并探索不同类别样本对模型性能的影响。
三、研究内容和进展
1.改进信息熵离散化方法的设计
针对连续性数据，本研究提出了一种改进信息熵离散化方法。该方法基于根据最大期望模型确定的极小区间二分法，采用级联加密方法对离散化后的数据进行重编码，提高了离散化方法的精度和效率。
2.基于改进信息熵离散化的决策树模型构建
基于改进信息熵离散化方法，本研究构建了一种新的决策树模型。为了避免过拟合，本研究引入了剪枝技术，并采用交叉验证法调节模型参数。实验结果表明，与常规决策树模型相比，改进信息熵离散化方法能够提高模型的准确率和召回率。
3.应用于不平衡数据分类
将所构建的模型应用于不平衡数据的分类问题中。实验结果表明，当数据集存在不同类别时，改进信息熵离散化方法能够提高模型对相对少数类别的分类精度。
四、未来工作展望
本研究计划在未来的研究中，进一步探索改进信息熵离散化方法的适用性，包括考虑不同的数据类型、特征选择、数据预处理等方面。同时，将重点放在解决大规模数据处理和高效算法实现等问题上，以进一步提高改进信息熵离散化的决策树模型的可用性和广泛适用性。