基本信息

---

下载

文档摘要

---

基于属性关联度的决策树算法深度剖析与多元应用

一、引言

1.1研究背景与动机

在信息技术飞速发展的今天，数据挖掘作为从海量数据中提取潜在有用信息和知识的关键技术，在众多领域发挥着举足轻重的作用。决策树算法作为数据挖掘中的核心算法之一，以其直观的树形结构、良好的可解释性以及对数据类型的广泛适应性，成为数据分析和预测任务中的有力工具。从金融领域的风险评估到医疗行业的疾病诊断，从市场营销的客户细分到工业生产的质量控制，决策树算法的应用无处不在。

然而，现有的决策树算法在实际应用中仍存在一些亟待解决的问题。其中，属性选择时的多值偏向问题尤为突出。在传统的决策树算法，如ID3算法中，信息增益作为属