1、“.....张俊决策树算法及其核心技术计算机技术与发展，。种改种改进的决策树算法论文原稿树分类算法的分析，在此基础上，针对该算法所存在的不足之处，改进了熵值的计算和连续属性最优分割点的计算，并用实验验证，得到较好的验证结果。参考文献验及结果分析使用作为数据挖掘平台，对改进算法与传统算法的分类性能进行比较......”。

2、“.....算法执行效率及分类正确率实验结果如图所序排列的有序序列，实例所属的类为。如果有实例和，且≠，则边界点。定理连续属性各个候选分割点对应的信息熵值的最小值定在边界点上取得。由以上定信息增益算法中选择具有最高信息增益的属性作为节点的分裂属性，使元组分类的信息量最小。期望信息为用，估计中任意元组属于类的概率......”。

3、“.....算法，是元组的集合，和，中的元组个数是和，。算法实现假设用代表当前样本集，当前候选属性集用表示，则算法的流程图如图所示。种改进的决策树算法论文究西南交通大学硕士论文黄爱辉决策树算法的改进及应用科学了数据分析的等待时间，提高工作效率，保障了分类正确率。结束语本文通过对决策树分类算法的分析，在此基础上......”。

4、“.....改进了熵值的计算和连续属性最优分割点的计性的最大修正信息增益率，减少了候补分割点，因此可以大大提高了计算的效率。实验及结果分析使用作为数据挖掘平台，对改进算法与传统算法的分类性能进行比较。实验所需数据来自种改进的决策树算法论文原稿稿。算法信息增益和信息增益率设是个不同值的训练集有个不同类，设，是元组的集合......”。

5、“.....。使元组分类的信息量最小。期望信息为用，估计中任意元组属于类的概率。为的熵。算法信息增益和信息增益率设是个不同值的训练集有个不同类，设决这个问题，引入边界点定义和定理。边界点定义设序列为升序排列的有序序列，实例所属的类为。如果有实例和，且≠，则边界点。定理术与工程，杨学兵......”。

6、“.....。种改进的决策树算法论文原稿。信息增益算法中选择具有最高信息增益的属性作为节点的分裂属性算，并用实验验证，得到较好的验证结果。参考文献，陈青山决策树算法在高校教学质量评价系统中的应用数据集中的样本实例。算法执行效率及分类正确率实验结果如图所示。随着样本实例数的增加......”。

7、“.....因此改进的算法缩续属性各个候选分割点对应的信息熵值的最小值定在边界点上取得。由以上定理可知，连续属性的最优分割点在计算时，只需要通过比较属性值序列在边界点的最小信息熵值，就可以计算出该种改进的决策树算法论文原稿克劳林展开式，对熵值中的对数运算进行变换，优化熵值运算，缩短其运算时间......”。

8、“.....才能得到最优的分割点，所以在选择最佳的属性分割点时效率较低。为了策树形式的分类规则。决策树基本不依赖于任何专业领域的知識，所以在分类，预测和规则提取等领域都被广泛的应用。年代末，提出了算法后，在机器学习和知识发现领域决的决策树算法论文原稿。算法由于大量使用了对数函数进行熵值运算，增加了计算机的运算时间......”。

9、“.....所以为了解决这个问题，引入泰勒中值定理，陈青山决策树算法在高校教学质量评价系统中的应用研究西南交通大学硕士论文，。随着样本实例数的增加，改进算法的执行效率得到提高的同时分类的正确率也有定的提升，因此改进的算法缩短了数据分析的等待时间，提高工作效率，保障了分类正确率......”。