日期:2019-04-25 14:25
的所有项映射到给定类别中的某一项，用于归纳和描述重要数据的分类情况。判别决策树是用于数据分类和预测未来的主要技术，它基于从一类无规则的数据中推理出规律性模型的分类规则［8］。它采用自顶向下方法，在树的节点进行属性值的比较，并根据不同值判断向下分支，最后在树末端的叶节点得到结论。该算法主要基于信息论中的熵理论，把信息增益率作为节点分支属性选择的度量标准，获得最终的决策规则。各属性的信息增益率可由式(4)求出：
其中，Ｓ为数据集，Ａ为分割属性，Gain为信息增益，SplitInfo为分裂信息量。分裂信息量可由