[發(fā)明專利]偏好代價(jià)敏感決策樹構(gòu)造方法

在審

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• 申請日: 2015-05-27
• 公開（公告）號: CN104850892A
• 公開（公告）日: 2015-08-19
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 袁鼎榮;周美琴;陳詩旭;馬順;劉令強(qiáng);展雪梅;李艷紅
• 申請（專利權(quán)）人: 廣西師范大學(xué)
• 主分類號: G06N5/04
• 分類號: G06N5/04
• 代理公司: 桂林市持衡專利商標(biāo)事務(wù)所有限公司 45107
• 代理人: 陳躍琳

1.偏好代價(jià)敏感決策樹構(gòu)造方法，其特征是，包括如下步驟：

步驟1.用戶根據(jù)自己的偏好設(shè)置偏好類、偏好度和偏好代價(jià)矩陣；

步驟2.遍歷輸入的訓(xùn)練樣本集的候選屬性列表，并計(jì)算每個(gè)候選屬性的分裂屬性選擇因子；

步驟3.選擇具有最大分裂屬性選擇因子的候選屬性作為偏好代價(jià)敏感決策樹的擴(kuò)展結(jié)點(diǎn)；

步驟4.對應(yīng)于具有最大分裂屬性選擇因子的候選屬性的每一個(gè)屬性值，在結(jié)點(diǎn)下生成一個(gè)分支；每個(gè)分支的樣本集合為所有屬性值等于對應(yīng)分支的訓(xùn)練樣本，這樣訓(xùn)練樣本集就被分為j個(gè)子集，上述j為屬性值的個(gè)數(shù)；

步驟5.將每個(gè)子集S_j作為新的訓(xùn)練樣本集，并循環(huán)執(zhí)行步驟2-5，直至在一個(gè)結(jié)點(diǎn)中的所有樣本為空或?qū)儆谙嗤念悓傩浴?/p>

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的偏好代價(jià)敏感決策樹構(gòu)造方法，其特征是，步驟1中，偏好代價(jià)矩陣的設(shè)置過程如下：

設(shè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集T中有m個(gè)不同的類別標(biāo)識(shí)l₁,l₂,...,l_m，定義其偏好代價(jià)矩陣C為：

C＝(c_ij)

其中，c_ij表示偏好代價(jià)矩的元素，i∈{1,2,......,m}，j∈{1,2,......,m}；

當(dāng)i＝j(luò)時(shí)，表示l_j被正確分類，此時(shí)c_ij＝0；

當(dāng)i1j時(shí)，表示l_j被錯(cuò)誤分類，錯(cuò)誤分類又分下面兩種情況：

當(dāng)l_i為非偏好類時(shí)，此時(shí)c_ij＝1，只表示產(chǎn)生一次錯(cuò)誤分類；

當(dāng)l_i為偏好類時(shí)，此時(shí)c_ij的值為預(yù)先給出的偏好代價(jià)值。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的偏好代價(jià)敏感決策樹構(gòu)造方法，其特征是，步驟2中，候選屬性A的分裂屬性選擇因子ASF(A)為：

ASF(A)=(2Averagegain(A)-1)*(ΣAq=1mnAqi×pref(li)ΣAqj≠AqinAqjcij+1-ni×pref(li)Σj≠inicij+1)]]>

其中，Averagegain(A)表示屬性A的平均信息增益；m表示當(dāng)前屬性A所對應(yīng)的屬性值個(gè)數(shù)，Aq表示當(dāng)前屬性A所對應(yīng)的第q個(gè)屬性值，n_Aqi表示由當(dāng)前屬性A第q個(gè)屬性值所劃分的樣本子集中類屬性等于類i的樣本個(gè)數(shù)，n_Aqj表示由當(dāng)前屬性A第q個(gè)屬性值所劃分的樣本子集中類屬性等于類j的樣本個(gè)數(shù)，n_i表示該結(jié)點(diǎn)中類別為l_i的樣例個(gè)數(shù)，n_j表示該結(jié)點(diǎn)中類別為l_j的樣例個(gè)數(shù)，當(dāng)i為偏好類時(shí)，pref(l_i)表示偏好度，c_ij表示偏好代價(jià)，當(dāng)i為非偏好類時(shí)，pref(l_i)＝1為正確分類標(biāo)記，c_ij＝1為誤分類標(biāo)記，i,j∈{1,2,......,m}。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的偏好代價(jià)敏感決策樹構(gòu)造方法，其特征是，還進(jìn)一步包括自動(dòng)調(diào)節(jié)偏好度的過程，即：

首先，初始化各類別的偏好度為1，并指定偏好類，并根據(jù)設(shè)定的偏好度的調(diào)整步長調(diào)節(jié)偏好度，獲得一系列的pref(l_i)；

然后，根據(jù)不同的pref(l_i)所對應(yīng)的不同分裂屬性選擇因子來生成不同的偏好代價(jià)敏感決策樹，并根據(jù)下式計(jì)算不同偏好代價(jià)敏感決策樹的偏好度調(diào)節(jié)因子F；當(dāng)偏好類精度RC為100％或不再改變時(shí)，則停止調(diào)節(jié)偏好度的過程；

F=2×P×RCP+RC]]>

式中，RC表示偏好類精度，P表示決策樹的整體精度，F(xiàn)為偏好度調(diào)節(jié)因子；

最后，找出最大的F值，此時(shí)對應(yīng)的pref(l_i)即為最佳偏好度。