摘要

提出了一种能在一定程度上避免决策树陷入局部最优的分裂属性选择算法:总体竞争.该方法考虑了候选属性在总体学习样本上的分类能力,以此通过各候选属性的相互竞争,确定决策树增长过程中的分裂属性.以Iterative Dichotomizer 3(ID3)算法为对照的实验数据表明,该方法能以较小的代价获得较高的决策树准确率.