《表1 条件属性信息增益率结果》

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《基于决策树优化的BP神经网络在海参养殖产量预测中的应用》

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输入BP神经网络进行训练的数据通常包含很多属性，其中有些属性与目标能力无关或影响很小。输入属性太多时，会降低神经网络收敛速率，而增加过度拟合的可能性。因此，在将属性数据输入神经网络进行训练前，要根据目标能力对属性进行约简，选择合适的输入属性，确定BP神经网络的最优输入属性集合。计算训练数据后，比较各个属性的信息增益率是选择C4.5决策树分类选择最佳输入属性的方法。依信息增益率大的属性或者属性集合确定网络的初始输入。以收集的初始输入条件属性数据为基础，经C4.5决策树算法计算相关条件属性的信息增益率（表1）。