一种基于改进DRNN网络的决策树构建方法

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决策树是数据挖掘和归纳学习的重要方法。本文介绍了ID3算法,ID3算法存在着倾向于取值较多属性的缺点;神经网络也可以用来分类,但是神经网络不易于分类规则的提取。在遗传算法优化的DRNN网络的基础上,提出了使用差量法构建决策树的方法。该方法既具有神经网络分类的高精度,而且分类规则比较直观。实验数据分析表明,本文提出的方法更加接近实际情况,能够更好的进行预测和分类。
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