浅论决策树预修剪的自主式增量学习算法研究

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1、重庆邮电大学硕士学位论文决策树预修剪的自主式增量学习算法研究姓名：尹国春申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：王国胤20060420重庆邮电丈学硕士论文摘要虽然，目前我们还不知道怎样使计算机和人一样具备强大的学习能力，然而近年来机器学习无论在应用、算法、理论，还是生物系统的研究中都已经取得了令人瞩目的进步。增量式学习方法一直是这一领域一个重要的研究课题。决策树学习是应用最广泛的归纳推理算法之一。决策树通过一个简洁的树型结构代表了原始数据的信息。它潜在的预测能力以及它的可理解性，很大程度上取决于学习算法是否能够简洁地概括这个结构。对于一棵

2、决策树中不具有预测能力的部分，应该终止它的生长或者对其进行修剪。决策树预修剪学习算法通过分析决策表的不确定性，用条件属性对决策表的整体确定性来控制决策树的预修剪过程，实现了一种数据驱动下的自主式知识获取算法，但此算法只是针对静态数据的。在此基础上，本文研究了增量式知识获取问题，提出了决策树预修剪的自主式增量学习算法。。关键词：粗糙集，决策树，增量学习，自主式学习重庆邮电大学硕士论文AbstractWedonotyetknowhowtonlakecomputerslearninsimilarwaysaspeoplelearn．However,not

3、onlyinapplications，algorithms，theory,butalsoinstudiesofbiologicalsystems，machinelearningsucceedssignificantlyinrecentyears．Incrementalknowledgeacquisitionisanimportantproblemi11thedomain．Decisiontreelearningisoneofthewidelyusedandpracticalmethodsforinductiveinference．Decision

4、treerepresentstheinformationoftheoriginaldatasctbyanexplicittreemodel．Itsaccuracyandcomprehensibilitydepend0nhowconciselythelearningalgorithmCansummarizethisstnlcture．Thenon-predictivepartsofadecisiontreeshouldbeeliminatedorpruned．IntheDecision-treePre-proningSelf-learningAlg

5、orithm,也ewholecertaintyofadecisiontableisusedtocontroltheprocessofthedecisiontreepre-pruningprocess．，Thedatacouldcontroltheknowledgeacquisitionprocessitself．Unfommately,thealgorithmisbased0nstaticdata．AdamdrivenincrementalDecision-treePre-pruningAlgorithm(13PISAlisdevelopedin

6、thispaper．。’Keywords：Roughset，decisiontrce，incre-menmllearning,damdrivenlem'ningn独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得重废鲣电太堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。'学位论文储躲尹瞒签字眺川年加，学位论文版权使用授权书本学位论文作者

7、完全了解重庆邮电太堂有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权重庞邮电太堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。’(保密的学位论文在解密后适用本授权书)撇姗魏于错⋯名：碉?纪／签字日瓤衙6月卢签字日期咖口‘年‘月f日重庆邮电大学硕士论文绪论1．1引言第一章绪论·自从计算机闯世以来，人们就想知道它们能不能自我学习。目前，我们还不知道怎样使计算机和人具备一样的强大的学习能力。然而一些针对特定任务的算法已经产生，

8、关予学习的理论认识已形成。人们设计出很多实践性的计算机程序来实现不同类型的学习，一些商业化的应用也开始出现。但是让整个学习过程都摆脱人的