【摘 要】
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非平衡问题在数据科学研究中广泛存在,对于此类问题人们往往较为关心小类被分对的概率。本文旨在研究不同因素对决策树分类效果的影响,以及如何对决策树算法进行改进,提升其
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非平衡问题在数据科学研究中广泛存在,对于此类问题人们往往较为关心小类被分对的概率。本文旨在研究不同因素对决策树分类效果的影响,以及如何对决策树算法进行改进,提升其在非平衡问题中的表现。通过决策树算法和K-近邻算法的有机结合,本文构造出了一个新的算法—LRDT算法(Leaf Rank Decision Tree)。LRDT算法的核心在于根据合适的指标对决策树中的大类叶子进行排序,通过优先处理表现不好的叶子来提高小类的准确率。该算法缓解了非平衡问题中决策树为了保证整体准确率偏向大类,导致小类被埋没的问题,在提高小类准确率的同时未损失整体的准确率。
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