决策技术应用分析与验证.doc

决策技术应用分析与验证..doc决策技术应用分析与验证摘要:现对模糊决策树技术的应用进行了有针对性地分析,了解各算法生成决策树的优缺点及适用范I韦I。对二分法交叉验证的方法给出完整说明,并对准备生成的决策树模型进行了准确性评估,为具体应用提供了理论上的进一步验证。关键词:决策;算法;模型中图分类号:TP75文献标识码:A文章编号:1005-913X(2015)08-0229-01一、模糊决策树技术应用分析决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则的方法。构造决策树的过程为:首先寻找初始分裂。决定哪个属性域作为目前最好的分类指标。一般的做法是穷尽所有的属性域,对每个属性域分裂的好坏做出量化,计算出最好的一个分裂。建决策树,就是根据记录字段的不同取值建立树的分支,以及在每个分支子集中重复建立下层结点和分支。由于现实世界中某些事物的属性是很相近的,如果按照清晰的标准把它们分到不同的类别,可能会造成信息的丢失。例如:当“车载重量”低于100时,认为是“轻”,而高于100低于200时,则认为是“屮”,那么当重量是临界值的时候,用模糊的方法更适合。模糊综合评判的过程包括:综合考虑各种属性,建立被评判对象的因素集;建立评判集,即评价的等级和评语;建立单因素评判,即对实际对象的因素集中的属性运用评判集进行评价;根据实际情况,赋予不同因素以不同的权重;根据权重和单因索评判结果得出综合评判的结果。清晰算法是一种典型的决策树归纳算法,这种算法在假定示例的属性值和分类值是确定的前提下,使用信息爛作为启发式建立一棵清晰的决策树。针对现实世界中存在的不确定性,人们提出了另一种决策树归纳算法,即模糊决策树算法,它是清晰决策树算法的一种推广。这两种算法在实际应用中各有自己的优劣之处,针对一个具体问题的知识获取过程,选取哪一种算法目前还没有一个较明确的依据。(一) 生成决策树的优缺点清晰决策树(CDT)知识表示可理解性差,没有考虑现实中分类的不确定性,生成树概括能力差,对空I'可的划分过于细致,不易推广。产生的知识具有一定的偏差,易受噪音影响,易产生过于适合现象。模糊决策树(FDT)知识表示可理解性强,充分考虑现实中分类的不确定性,生成树的概括能力强,对空间划分适屮,易于推广。产生的知识表达较为准确,抗噪音能力强,避免产生过于适合现象。(二) 适用范围CDT适用于符号值属性和分类较清晰、噪音小的中小型数据库。FDT适用于各种情况的数据库,特别是对属性和类模糊性强,有噪音的数据库。对模糊决策树算法的评价决策树对比神经元网络的优点在于可以生成一些规则。当进行一些决策时,还需要相应的理由的时候,使用神经元网络就不行了。总之,在决策树的算法当中,模糊决策树更符合现实世界,具有更广泛的应用空间。二、模型准确性评估(一)解释评估标准在完成一个挖掘算法Z后,常常会获得成百上千的模式或规则。显然这些规则中会有一小部分是有实际应用价值的。那么如何对数据挖掘所获得的挖掘结果进行有效地评估,以便最终能够获得有价值的模式(规则)知识,这就给数据挖掘提出了许多需要解决的问题。1・使一个模式有价值的因素是什么?评估一个模式(知识)是否有意义通常依据以下四条标准:一是易于用户理解;二是对新数据或测试数据能够确定有效程度;三是具有潜在价值;四是新奇的。一个有价值的模式就是知识。2•—个数据挖掘算法能否