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連續(xù)屬性離散化是機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中的一個(gè)重要問題，離散化是否合理決定著表達(dá)和提取相關(guān)信息的準(zhǔn)確性。經(jīng)過研究
Chi2 系列算法，提出一種新的基于屬性重要性的連續(xù)屬性離散化方法——Imp-Chi2 算法，該算法依據(jù)屬性重要性程度對(duì)屬性離散化的順序
進(jìn)行了合理的調(diào)整，能夠更準(zhǔn)確地對(duì)連續(xù)屬性進(jìn)行離散化。文章通過C4.5 和支持向量機(jī)分別對(duì)離散化后的結(jié)果進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，在實(shí)驗(yàn)過程
中，提出一種訓(xùn)練集類比例抽取方法，避免了訓(xùn)練集隨機(jī)抽取的不均勻性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了所提算法的有效性。
關(guān)鍵詞：連續(xù)屬性離散化；Chi2 算法；屬性重要性；訓(xùn)練集類比例抽取
Chi2 系列算法，提出一種新的基于屬性重要性的連續(xù)屬性離散化方法——Imp-Chi2 算法，該算法依據(jù)屬性重要性程度對(duì)屬性離散化的順序
進(jìn)行了合理的調(diào)整，能夠更準(zhǔn)確地對(duì)連續(xù)屬性進(jìn)行離散化。文章通過C4.5 和支持向量機(jī)分別對(duì)離散化后的結(jié)果進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，在實(shí)驗(yàn)過程
中，提出一種訓(xùn)練集類比例抽取方法，避免了訓(xùn)練集隨機(jī)抽取的不均勻性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了所提算法的有效性。
關(guān)鍵詞：連續(xù)屬性離散化；Chi2 算法；屬性重要性；訓(xùn)練集類比例抽取
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