[发明专利]一种基于决策树优化率的RLID3数据分类方法

摘要

一种基于决策树优化率的RLID3数据分类方法，本发明涉及基于决策树优化率的RLID3数据分类方法。本发明的目的是为了解决现有决策树的分类准确率低的问题。具体过称为：步骤一、对信息增益进行优化，得到决策树优化率；步骤二、基于决策树优化率得到RLID3算法，RLID3算法即在ID3算法的过程中将信息增益转换成决策树优化率。本发明用于分类领域。

主权项

一种基于决策树优化率的RLID3数据分类方法，其特征在于一种基于决策树优化率的RLID3数据分类方法具体是按照以下步骤进行的：步骤一、对信息增益进行优化，得到决策树优化率，公式如下：$DTOR(S,A)=\frac{Gain(S,A)}{LeafNum(S,A)}---\left(5\right)$式中，DTOR表示决策树优化率，Gain(S,A)表示A属性在训练集S上的信息增益，LeafNum(S,A)表示以A为选择的属性，使用训练集S形成的决策树的叶子节点个数；步骤二、基于决策树优化率得到RLID3算法，RLID3算法即在ID3算法的过程中将信息增益转换成决策树优化率。