決策支持系統(tǒng)中的模型選擇研究——決策樹分類算法.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展，計(jì)算機(jī)被應(yīng)用到各行各業(yè)。決策支持系統(tǒng)(DecisionSupport System，簡(jiǎn)稱DSS)越來越被人們重視，決策支持系統(tǒng)的模型系統(tǒng)也同樣受到人們?cè)絹碓蕉嗟闹匾暋?br>　　 早期決策支持系統(tǒng)的模型系統(tǒng)將模型作為數(shù)據(jù)或子程序存儲(chǔ)，并采用類似數(shù)據(jù)管理的辦法對(duì)模型進(jìn)行管理。隨著決策問題日益復(fù)雜化和支持知識(shí)處理的需要，這種簡(jiǎn)單的模型系統(tǒng)已不能適應(yīng)新的決策需求。
　　 近年來，在模型選擇方法和模型選擇知

2、識(shí)處理等方面取得了一些進(jìn)展。但因?yàn)槟Ｐ瓦x擇是一個(gè)比較困難的問題，至今這方面的成果還很有限，絕大多數(shù)研究成果還不能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)模型選擇，而是依靠專家經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行選擇?；谶@種情形，研究模型的自動(dòng)選擇具有一定的理論價(jià)值和深遠(yuǎn)的意義。
　　 本文對(duì)典型決策樹分類算法進(jìn)行研究后，針對(duì)規(guī)則生成方法對(duì)決策樹算法進(jìn)行了改進(jìn)。在屬性的信息熵和信息增益的計(jì)算公式中加入一個(gè)根據(jù)專家的先驗(yàn)知識(shí)和領(lǐng)域知識(shí)而定義的平衡度系數(shù)，將其加權(quán)和變?yōu)榧訖?quán)和與系數(shù)的和，從而

3、可以增加某些屬性的信息熵，相應(yīng)的降低其他屬性的信息熵。用改進(jìn)后的決策樹算法建立的決策樹比原決策樹更緊湊、簡(jiǎn)單，這不但可以加快決策樹的生長(zhǎng)，而且可以得到結(jié)構(gòu)比較好的決策樹，以便從中挖掘出更有價(jià)值的規(guī)則信息。
　　 文章最后通過建立某大型超市決策模型對(duì)改進(jìn)后的決策樹算法進(jìn)行實(shí)例分析，并依據(jù)UCI公共數(shù)據(jù)庫(kù)中的4個(gè)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集為數(shù)據(jù)源，對(duì)建立的決策樹模型進(jìn)行了模擬仿真測(cè)試。實(shí)驗(yàn)證明，改進(jìn)算法在基本上不改變?cè)瓉硭惴A(yù)測(cè)精度的基礎(chǔ)上，建立的