基于决策树的多维属性自动推理识别

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摘要：现有的决策树分类在属性识别的应用中存在一定的不足,如样本数据属性类别必须事先已知,无法做到自动推理等。针对以上不足,本文提出一种基于决策树的多维属性自动推理的机器学习识别模型。通过引入属性相似度度量策略和机器学习的方法,实现多维属性的自动推理和识别。实验结果表明,该模型能有效地对多维属性进行自动分类,准确率达到93%左右,且识别的最终得分score均在0.71以上,能很好地满足属性自动识别的需求。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/97264X/201702/671406624.html

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关键词：决策树 cqvip 学习的方法 score 机器学习 决策树分类 多维属性 自动推理 相似度度量策略 机器学习