基于误判成本的决策树C5.0算法的优化分析
| 中文摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 选题背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外的发展现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文主要内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 数据挖掘与决策树技术 | 第17-34页 |
| 2.1 数据挖掘技术概述 | 第17-23页 |
| 2.1.1 数据挖掘的基本概念 | 第17页 |
| 2.1.2 数据挖掘的研究内容 | 第17-18页 |
| 2.1.3 数据挖掘的常用技术 | 第18-20页 |
| 2.1.4 数据挖掘过程 | 第20-23页 |
| 2.2 决策树技术 | 第23-34页 |
| 2.2.1 决策树简介 | 第23-26页 |
| 2.2.2 决策树C5.0算法 | 第26-30页 |
| 2.2.3 决策树的剪枝 | 第30-34页 |
| 第三章 C5.0算法的优化分析 | 第34-60页 |
| 3.1 数据采集 | 第34-37页 |
| 3.1.1 数据源的选择 | 第34-37页 |
| 3.1.2 数据取样 | 第37页 |
| 3.2 数据预处理 | 第37-41页 |
| 3.2.1 处理数据噪声 | 第38-39页 |
| 3.2.2 处理冗余数据 | 第39页 |
| 3.2.3 数据变换 | 第39-41页 |
| 3.3 建模开发 | 第41-44页 |
| 3.4 决策树C5.0算法优化 | 第44-56页 |
| 3.4.1 成本矩阵的设定 | 第44-46页 |
| 3.4.2 选定剪枝程度 | 第46-47页 |
| 3.4.3 Boosting算法应用分析 | 第47-55页 |
| 3.4.4 模型分析 | 第55-56页 |
| 3.5 住院患者预测分类模型应用 | 第56-58页 |
| 3.6 住院患者划分模型的改进 | 第58页 |
| 3.7 决策树C5.0算法优化分析 | 第58-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 个人简况及联系方式 | 第66-67页 |
| 承诺书 | 第67-68页 |
