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题名C4.5决策树分类算法性能分析
被引量：7
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作者
刘瑞玲
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机构
河南轻工职业学院
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出处
《信息系统工程》
2019年第1期153-154,共2页
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文摘
大数据时代,人们日益关注如何获取海量数据背后的重要信息,探寻其存在的关系和规则,帮助决策者做出准确预测。C4.5决策树分类算法就是对海量数据集进行分类处理的经典算法,利用训练集构造决策树模型,从中提取有意义、有价值的分类规则。论文在研究如何构造决策树的基础上,对C4.5算法的性能进行深入分析。
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关键词
决策树构造
C4.5算法性能分析
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于云计算的高校学生信息分类管理系统设计
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作者
叶小波
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机构
广东科学技术职业学院
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出处
《自动化技术与应用》
2024年第10期186-189,194,共5页
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基金
广东科学技术职业学院教育教学改革与实践项目(JG202309)。
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文摘
现今高校学生信息体量较大,难以进行准确的信息分类管理,因此提出基于云计算的高校学生信息分类管理系统设计研究。设计系统体系结构,改进云计算技术中的决策树算法构造;以支持度与置信度最小化为目标,裁剪不准确、不频繁的决策规则;将学生信息输入至改进后的决策树中,获得学生信息分类结果,制定学生信息管理相关功能,实现高校学生信息的分类管理。测试数据显示:应用设计系统获得的学生信息分类错误率最小值为0.9%,学生信息管理规模最大值为148 GB,充分证实设计系统能够准确进行学生信息分类管理。
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关键词
云计算
学生信息
决策树构造
分类
管理系统
系统设计
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Keywords
cloud computing
student information
decision tree construction
classification
management system
system design
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名分类算法的研究进展
被引量：1
- 3
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作者
孙嘉睿
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机构
河海大学计算机与信息学院
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出处
《中国新通信》
2015年第21期23-23,共1页
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基金
2014年宁夏高等学校科研项目"基于关联数据的图书馆数字资源融合研究"的阶段性成果
(宁教高〔2014〕222号)
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文摘
分类是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域,分类的目的是根据数据集的特点构造一个分类函数或分类模型,该分类模型能把未知类别的样本映射到给定类别中的某一个。分类和回归都可以用于预测,和回归方法不同的是,分类的输出是离散的类别值,而回归的输出是连续或有序值。一、分类算法概述为了提高分类的准确性、有效性和可伸缩性,在进行分类之前,通常要对数据进行预处理,包括：（1）数据清理,
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关键词
分类算法
数据清理
数据挖掘
数据集
分类函数
模式识别
机器学习
未知类别
构造决策树
回归方法
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于数据挖掘技术的区块链数据推荐算法
被引量：1
- 4
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作者
赵东生
张荣荣
黄晓明
李敬轩
徐秋露
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机构
南方电网财务有限公司
南方电网数字企业科技(广东)有限公司
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出处
《自动化与仪器仪表》
2024年第4期67-70,75,共5页
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文摘
随着区块链技术在金融领域的应用越来越广泛,产生的交易数据和区块信息也越来越多,如何有效地管理和利用这些数据成为一个重要的问题。此次研究提出了一种基于数据挖掘技术的区块链数据推荐算法,旨在提高区块链数据推荐的精准度和效率,帮助金融监管机构更好地实现监管目标。研究将基于LightGBM算法的区块链数据推荐算法与其类似算法进行性能测试,实验结果表明,LightGBM算法的PR曲线值最大,为0.956;LightGBM算法的AUC值最高,为0.958;LightGBM算法的KS值曲线值最大,为0.7185;LightGBM算法的准确率值最高,为0.925。由此表明,此次研究算法可以提高区块链数据推荐的精准度和效率,为金融监管机构实现监管目标提供强有力的支持.
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关键词
数据挖掘技术
区块链
数据推荐
构造决策树算法
LightGBM算法
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Keywords
data mining technology
blockchain
data recommendation
construct decision tree algorithm
lightGBM algorithm
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分类号
TP309
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名PUBLIC在云南气象预报中的应用
被引量：8
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作者
向俊莲
王丽珍
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机构
云南大学计算机科学与工程系
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出处
《云南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
2001年第1期16-19,共4页
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基金
云南省自然科学基金资助项目!(1999F0 0 15M)
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文摘
采用数据挖掘方法之一———分类规则挖掘法 (构造决策树 )对云南气象进行预报 .主要依据PUBLIC构造决策树的算法思想 ,并在其上作了一定改进 ,基于 196 1年至 1997年云南气象有关海温距平值、雨量、气温场等大量数据 ,对云南气象预报进行了深入研究和改进 .
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关键词
较低估计
不可再分叶结点
云南
气象预报
剪枝算法
构造决策树
分类则挖掘法
PUBLIC
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Keywords
build tree
prune tree
lower estimate
will be pruned leaves
pruned leaves
pure leaves
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分类号
TP311.131
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
P457
[天文地球—大气科学及气象学]
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