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由实践反推理论在后剪枝算法教学中的应用 被引量：1

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摘要 针对决策树算法中的过度拟合问题,以悲观剪枝法为例,利用WEKA软件自带数据glass. arff进行仿真实例教学,而后再讲解理论知识。在实例问题基础上,引入对应理论知识,利用"由实践反推理论"的教学方法提高课堂教学效果。
作者 彭高辉 雷亚洲 王超
机构地区 华北水利水电大学数学与统计学院
出处 《产业与科技论坛》 2020年第7期40-41,共2页 Industrial & Science Tribune
基金 国家社科基金(编号:19BGL224) 国家级大学生创新创业训练计划项目(编号:201910078013) 华北水利水电大学校级本科教学示范课堂项目(编号:2080202)研究成果
关键词 决策树 过度拟合 悲观剪枝法 算法教学
分类号 G642 [文化科学—高等教育学] TP181-4 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 相关文献

参考文献3

二级参考文献8

  • 1魏红宁.决策树剪枝方法的比较[J].西南交通大学学报,2005,40(1):44-48. 被引量：43
  • 2李道国,苗夺谦,俞冰.决策树剪枝算法的研究与改进[J].计算机工程,2005,31(8):19-21. 被引量：30
  • 3John Mingers. An Empirical Comparison of Priming Methods for Decision Tree Induction. Machine Learning, vol.4, no.2,1989: 227-243.
  • 4Nobel A.Analysis of a Complexity Based Pruning Scheme for Classification Trees [J].IEEE Transactions on Information Theory,2002,48(8):2 362-2 368.
  • 5Elomaa T, Kaariainen M. An Analysis of Reduced Error Pruning[J]. Journal of Artificial Intelligence Research, 2001,15: 163-187.
  • 6http://www.its.uci.edu/~mlearn/MLRepository.html.
  • 7John Mingers. An Empirical Comparison of Pruning Methods for Decision Tree Induction[J] 1989,Machine Learning(2):227～243
  • 8J. R. Quinlan. Induction of decision trees[J] 1986,Machine Learning(1):81～106

共引文献9

同被引文献4

引证文献1

二级引证文献1

产业与科技论坛
2020年 第7期

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