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基于C4.5决策树分类算法的改进与应用
基于C4.5决策树分类算法的改进与应用
摘要:
C4.5决策树是一种经典的分类算法，具有优秀的可解释性和可扩展性。然而，它在处理连续属性、处理不平衡数据和处理高维数据方面存在一些局限性。针对这些问题，本论文提出了基于C4.5决策树的改进算法，并在某个实际应用场景中进行了应用。实验结果表明，改进后的算法在提高分类准确率和处理不平衡数据方面取得了显著的效果。
关键词：C4.5决策树；改进算法；不平衡数据；连续属性；高维数据
1.引言
C4.5决策树是一种基于信息增益的分类算法，能够从一组带有标签的训练样本中学习出一个决策树模型。它通过选择最佳的属性进行划分，并递归地构建决策树，以实现对未知样本的分类。然而，C4.5算法在处理连续属性、处理不平衡数据和处理高维数据方面存在一些问题，本文将针对这些问题进行改进。
2.C4.5决策树算法
C4.5算法主要包括属性选择、决策树生成和决策树剪枝三个步骤。在属性选择过程中，C4.5算法采用信息增益比来选择最佳的划分属性。决策树生成过程是递归地构建决策树的过程，直到所有样本都属于同一类别或节点的属性集为空。最后，C4.5算法通过决策树剪枝来避免过拟合的问题。
3.改进算法
3.1处理连续属性
C4.5算法只能处理离散的属性，对于连续的属性，需要将其离散化处理。改进算法可以将C4.5算法中属性选择的过程进行改进，使用信息增益比率来判定连续属性的可分割点。
3.2处理不平衡数据
C4.5算法在处理不平衡数据时，容易偏向于具有较多样本的类别，导致分类准确率下降。改进算法可以通过设定不同类别的不同权重，并采用对应的加权分类错误率来选择划分属性。
3.3处理高维数据
C4.5算法在处理高维数据时，可能会出现数据稀疏性问题，导致属性选择不准确。改进算法可以引入特征选择方法，通过选择有代表性的属性来构建决策树。
4.实验结果
本文将改进后的C4.5算法应用于某个实际应用场景中，对比了改进前后的分类准确率和处理不平衡数据的效果。实验结果表明，改进后的算法在分类准确率提升和处理不平衡数据方面都取得了显著的效果。
5.结论
本论文针对C4.5决策树算法存在的问题，提出了改进的方法，并在一个实际应用场景中进行了应用。实验结果表明，改进后的算法在处理连续属性、不平衡数据和高维数据方面的效果明显优于原始的C4.5算法。未来的研究可以进一步改进算法的效率和可扩展性，并在更多的应用场景中进行验证。
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