[發(fā)明專利]一種改進(jìn)的不確定連續(xù)屬性決策樹(shù)的構(gòu)建方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201610551758.3
• 申請(qǐng)日: 2016-07-14
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN106611192A
• 公開(kāi)（公告）日: 2017-05-03
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 金平艷;胡成華
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 四川用聯(lián)信息技術(shù)有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62
• 代理公司: 暫無(wú)信息
• 代理人: 暫無(wú)信息

1.一種改進(jìn)的不確定連續(xù)屬性決策樹(shù)的構(gòu)建方法，本發(fā)明涉及機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能以及數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，具體涉及一種改進(jìn)的不確定連續(xù)屬性決策樹(shù)的構(gòu)建方法，其特征是，包括如下步驟：

步驟1：設(shè)不確定連續(xù)屬性訓(xùn)練集中有X個(gè)樣本，屬性個(gè)數(shù)為n，即同時(shí)分裂屬性對(duì)應(yīng)了m個(gè)類，其中其中屬性值具有連續(xù)不確定性

步驟2：把不確定連續(xù)數(shù)據(jù)屬性的屬性值合并排序，根據(jù)類對(duì)不確定性數(shù)據(jù)屬性進(jìn)行屬性值運(yùn)算，記為概率和對(duì)類進(jìn)行處理得每一分支屬性值的概率勢(shì)

步驟3：創(chuàng)建根節(jié)點(diǎn)G

步驟4：如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)集為空，則返回節(jié)點(diǎn)G并標(biāo)記失敗

步驟5：如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中所有記錄都屬于同一類別，則該類型標(biāo)記節(jié)點(diǎn)G

步驟6：如果候選屬性為空，則返回G為葉子結(jié)點(diǎn)，標(biāo)記為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中最普通的類

步驟7：由于連續(xù)屬性值的不確定性，根據(jù)目標(biāo)函數(shù)從候選屬性中選擇

步驟8：標(biāo)記節(jié)點(diǎn)G為屬性

步驟9：由節(jié)點(diǎn)延伸出滿足條件為分支以及子分支,如果滿足以下兩條件之一，就停止建樹(shù)，同時(shí)利用先剪支技術(shù)對(duì)決策樹(shù)實(shí)施進(jìn)一步優(yōu)化操作

9.1這里假設(shè)為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的樣本集合，如果為空，加上一個(gè)葉子結(jié)點(diǎn)，根據(jù)設(shè)定的算法將此葉子結(jié)點(diǎn)標(biāo)記為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中最普通的類

9.2此節(jié)點(diǎn)中所有例子屬于同一類

步驟10：非9.1與9.2中情況，則遞歸調(diào)用步驟7至步驟9

步驟11：保存改進(jìn)的連續(xù)不確定性屬性的決策樹(shù)分類器。

2.根據(jù)權(quán)利要求1中所述的一種改進(jìn)的不確定連續(xù)屬性決策樹(shù)的構(gòu)建方法，其特征是，以上所述步驟7中的具體計(jì)算過(guò)程如下：

步驟7：由于連續(xù)屬性值的不確定性，根據(jù)下面目標(biāo)函數(shù)從候選屬性中選擇其具體計(jì)算過(guò)程如下：

目標(biāo)函數(shù)：

上式為步驟2中屬性的屬性值對(duì)應(yīng)類為的概率勢(shì)，j為屬性值個(gè)數(shù)

當(dāng)選擇屬性滿足目標(biāo)函數(shù)越大時(shí)，則找到標(biāo)記節(jié)G。

3.根據(jù)權(quán)利要求1中所述的一種改進(jìn)的不確定連續(xù)屬性決策樹(shù)的構(gòu)建方法，其特征是，以上所述步驟9中的具體計(jì)算過(guò)程如下：

步驟9：由節(jié)點(diǎn)延伸出滿足條件為分支以及子分支,如果滿足以下兩條件之一，就停止建樹(shù)，同時(shí)利用先剪支技術(shù)對(duì)決策樹(shù)實(shí)施進(jìn)一步優(yōu)化操作，其具體計(jì)算過(guò)程如下：

在建樹(shù)過(guò)程中，順序利用下列規(guī)則對(duì)樹(shù)進(jìn)行剪枝操作：

上式為屬性值中類為L(zhǎng)的個(gè)數(shù)，10%、為用戶設(shè)定的一個(gè)閾值，只有滿足用戶需求，才能更好的提高決策樹(shù)模型分類以及預(yù)測(cè)精度

9.1這里假設(shè)為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的樣本集合，如果為空，加上一個(gè)葉子結(jié)點(diǎn)，根據(jù)設(shè)定的算法將此葉子結(jié)點(diǎn)標(biāo)記為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中最普通的類，其具體實(shí)現(xiàn)算法如下：

對(duì)于不確定連續(xù)屬性最終樹(shù)中類的確定算法：

根據(jù)步驟2中得到的 對(duì)子分支按值從大到小進(jìn)行從右到左排序,從右至左進(jìn)行下列運(yùn)算，

上式h為樹(shù)的深度，h<k, c<k

9.2此節(jié)點(diǎn)中所有例子屬于同一類，其具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下：

分支葉子節(jié)點(diǎn)的確定先對(duì)比訓(xùn)練集再由值大小確定，即

通過(guò)上式就可以確定葉子結(jié)點(diǎn)。