基于单因素方差分析的决策树算法.pdf

　CN431258/ TP 　　　　计算机工程与科学 2007 年第 29 卷第 10 期 　 　ISSN 1007130X COM PU T ER EN GIN EER IN G SCIEN CE 　Vol29 ,No 10 ,2007 　 ( ) 文章编号 :1007130X 2007 基于单因素方差分析的决策树算法 Deci sio n Tr ee Al go rit h m s Ba sed o n a OneWay A naly si s of V ariance 丁顺利 ,洪允德 ,袁静波 D ING Shunli , HONG Yunde ,Y UAN Jingbo ( 东北大学秦皇岛分校计算机工程系 ,河北 秦皇岛 066004) ( Department of Computer Engineering , Northeastern University at Qinghuangdao , Qinghuangdao 066004 , China) 摘 　要 :测试属性的选择是决策树构建的关键 。本文基于单因素方差分析原理 ,提出了决策树算法 AN OVA 1. 0 及 AN OVA2 . 0 。两种算法在测试属性的选择上分别采用最大组间平方和 、最大组内平方和增益率 ,而且都在平台 W E KA3 5 上实现 。与 ID3 、C45 进行效率 、精度等方面比较的大数据集实验结果表明 ,提出的两种算法是较好的分类算法 。 Abstract :Two new deci sion t ree algorit hm s , AN OVA 10 and AN OVA20 , are p resent ed in t hi s p ap er . The algo rit hm s are based on oneway analy si s of variance . AN OVA 1. 0 select s t est ed at t ribut es according to t he biggest sum of squares between group s. AN OVA2 . 0 select s t he t est ed att ribut es accor ding to t he biggest int ergroup gain ratio of sum of squares . AN OVA 1. 0 and AN OVA2 . 0 are implement ed in t he Weka35 software . The t wo given algorit hms are comp ared to ID3 and C4 . 5 in p erformance , p reci sion ,and so on . The exp eriment s wit h lar ger dat a set s are done and t he exp eriment al re sult s show t hat AN OVA 1. 0 and AN OVA2 . 0 are bett er classification algorit hm s. 关键词 :决策树 ;组间平方和 ;组内平方和增益率 Key words :deci sion t ree ;int ergroup sum of squares ;int ragroup gain ratio of sum of squares 中图分类号 : TP3 11