机器学习中的决策树算法具有重要的数据分类功能，但基于信息增益的ID3算法与基于基尼指数的CART算法的分类功效还值得提高。构造信息增益与基尼指数的自适应集成度量，设计有效的决策树算法，提升ID3与CART两类基本算法。分析信息增益信息表示与基尼指数代数表示的异质无关性，采用基于知识的加权线性组合来建立信息增益与基尼指数的融合度量，开发决策树启发构造算法IGGI。关于决策树，IGGI算法有效改进ID3算法与CART算法，相关数据实验表明IGGI算法通常具有更优的分类准确度。
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