基于赤池信息准则的分类回归决策树剪枝算法

摘要：

决策树剪枝可以提高决策树的分类准确度.代价复杂度剪枝(CCP)等常用的剪枝算法,都以降低决策树的误判率作为剪枝依据.引入赤池信息准则(AIC)评价决策树的优良性,并提出了基于AIC的决策树剪枝算法,将分类正确概率和复杂度的综合评价作为剪枝依据.通过实例分析,基于AIC的剪枝算法能够得到高分类准确度的决策树,并没有出现过拟合或剪枝不充足等问题.

关键词： Logistic回归模型 决策树剪枝算法 赤池信息准则 分类准确度

作者: 杨贵军 孟杰 王双喜

作者单位: 天津财经大学 中国经济统计研究中心,天津 300222 中国农业银行股份有限公司 郑州二七支行,郑州 450000

会议类型: 国内会议

会议名称: 2014年全国开放式分布与并行计算学术年会

会议地点: 湖北襄阳

会议语种:中文

页码: 147-150

在线出版日期: 2014-09-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）