《表3 CART, C4.5及两者混合的决策树分裂节点算法对比与评价结果》

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本实验采用2.1节正负样本比例为1.1∶1的数据集作为训练集，通过实验对比该数据集下采用C4.5，CART以及C4.5与CART相加权的方法这3种分裂树节点算法的分类效果.本文把这种通过不同权重配比寻找最优组合策略的加权方法称为ACC混合方法.该方法中的两个参数为上述两种基础方法的权重系数.为了克服随机性，所有实验结果取100次求解后的平均值.表3为CART，C4.5及两者混合算法实验对比与评价结果.