一種新型的決策樹剪枝優化算法
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目前關于決策樹剪枝優化方面的研究主要集中于預剪枝和后剪枝算法。然而，這些剪枝算法通常作用于傳統的決策樹分類算法，在代價敏感學習與剪枝優化算法相結合方面還沒有較好的研究成果。基于經濟學中的效益成本分析理論，提出代價收益矩陣及單位代價收益等相關概念，采用單位代價收益最大化原則對決策樹葉節點的類標號進行分配，并通過與預剪枝策略相結合，設計一種新型的決策樹剪枝算法。通過對生成的決策樹進行單位代價收益剪枝，使其具有代價敏感性，能夠很好地解決實際問題。實驗結果表明，該算法能生成較小規模的決策樹，且與REP、EBP算法相比具有較好的分類效果。
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