[发明专利]一种基于属性简约的交互式决策树构建方法

摘要

本发明属于数据分析与挖掘技术领域，具体涉及一种基于属性简约的交互式决策树构建方法，包括以下步骤：1)根据属性简约方法得出有限样本集合的简约核集；2)根据所述简约核集生成决策树；3)进行交互式决策树剪枝。本发明针对大数据环境中数据维度较高导致用户难以理解的问题，利用互信息计算属性核集，对剩余属性利用粒子群算法进行训练；在训练的同时，引入条件属性与决策属性的依赖度对粒子速度进行更新，提高收敛速度，最终得到全局近似最优约简的属性集合；在决策树构建过程中融入领域专家的剪枝经验，能够提高决策树的分类精度，降低其错分代价。

主权项

1.一种基于属性简约的交互式决策树构建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，根据属性简约方法得出有限样本集合U的简约核集；步骤2，根据所述简约核集，利用C4.5算法生成决策树，并利用R语言对所述决策树进行可视化，得到可视化决策树；步骤3，交互式决策树剪枝；对于所述决策树的任意节点t，如果删除所述节点t的所有子树，即对以节点t的所有子树进行剪枝；判断是否对所述节点t的所有子树进行剪枝，即所述节点t的剪枝决策，其判断方法为：步骤3.1，领域专家交互剪枝；所述领域专家根据领域经验决定所述节点t的剪枝决策，如果所述剪枝决策为对所述节点t进行剪枝，则计算与此剪枝决策相对应的剪枝评价，所述剪枝评价包括节点分类代价、节点精度代价和节点复杂度收益；步骤3.2，构建基于BP神经网络的决策树交互式剪枝决策模型，构建方法为：步骤3.2.1，建立历史剪枝经验数据库；设置历史剪枝经验数据库的节点数量要求，判断经过所述步骤4.1中领域专家的剪枝决策的节点数量，如果该数量不满足所述历史剪枝经验数据库的节点数量要求，则返回步骤4.1，如果该数量满足所述历史剪枝经验数据库的节点数量要求，则建立历史剪枝经验数据库；所述历史剪枝经验数据库中的信息记录包括步骤4.1得出的关于所述数据库中每个节点的领域专家信息、节点的分类代价、节点的精度代价、节点的复杂度收益和剪枝决策；步骤3.2.2，根据所述历史剪枝经验数据库，建立面向剪枝决策的BP神经网络模型；步骤3.3，根据所述步骤4.2构建的BP神经网络剪枝决策模型，得到针对所述任意节点t的剪枝决策，当所述剪枝决策为可以删除所述t的所有子树时，提示可以进行剪枝；否则，不提示。